[RL] Fix PPO and add GRPO

docs/llm/alignment/ppo/README.md

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+../../../../llm/alignment/ppo/README.md

llm/alignment/ppo/README.md

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+# PPO
+
+PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种强化学习算法，旨在通过优化策略来最大化累积奖励。PPO 算法结合了 Policy Gradient 和‌TRPO 的优点，通过使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，实现小批量更新，而不是每个数据样本只进行一次梯度更新。
+
+以下是详细的使用文档和示例：
+
+## 环境依赖
+
+* 训练环境：在 python3.9的环境下安装, 可以使用如下脚本安装
+```bash
+bash -x scripts/install_train_env.sh gpu
+```
+
+## 数据协议
+
+数据格式以`data/rlhf_train_data_test.jsonl`为例。
+
+### 字段说明
+
+- src (list(str)): 用户对话内容，可能会包含 markup 内容，如 [<search-res>]；
+- tgt (list(str)): 除了最后一轮的系统多轮回复内容，以对话轮次排列，可能会包含 markup 内容，如 [<search>]；注意：len(tgt)==len(src)-1
+
+### 数据示例
+
+```json
+{
+    "src": [
+        "需要你帮我写几个有创意的广告语来打开市场。",
+        "目标用户是年轻人，追求时尚、个性和自我。"
+    ],
+    "tgt": [
+        "当然！我很乐意帮助你创作几个有创意的广告语来推广你的新洗发露。请告诉我一些关于你的产品的特点，目标受众以及你希望传达的核心信息，我会根据这些信息为你提供几个创意的广告语。"
+    ]
+}
+```
+
+## 训练
+
+```shell
+bash scripts/ppo.sh
+```
+
+其中参数释义如下：
+
+- `train_task_config`: 训练数据 config, 请以`config/task_ppo.json`为例
+- `eval_task_config`: 评估数据 config, 请以`config/task_ppo.json`为例
+- `ptx_task_config`: SFT 辅助数据, 请以`config/task_sft.json`为例，默认为""
+- `actor_model_name_or_path`: PPO 中 actor-model 和 reference-model 模型本地的模型路径
+- `reward_model_name_or_path`: PPO 中 reward-model 和 critic-model 模型本地的模型路径
+- `use_fusemt`: 是否通过 FustMT 加速生成，默认为 True
+- `use_flash_attention`: 是否启用 FlashAttention-2，默认为 False
+- `output_dir`: 模型参数保存目录
+- `max_seq_len`: 输入数据的最大长度，默认为 4096
+- `max_dec_len`: 最大生成长度
+- `min_dec_len`: 最小生成长度
+- `top_p`: 生成解码超参数
+- `temperature`: 生成解码超参数
+- `repetition_penalty`: 生成解码超参数
+- `num_return_sequences`: 生成解码超参数
+- `min_learning_rate`: Actor 模型的最小学习率
+- `critic_learning_rate`: Critic 模型的最小学习率
+- `recompute`: Actor 模型是否使用重计算策略，开启后可节省训练显存
+- `critic_recompute`: Critic 模型是否使用重计算策略，开启后可节省训练显存
+- `recompute_granularity` Actor 模型的重计算的粒度，可选项为`core_attn`和`full`. `core_attn`速度快但是显存占用，`full`速度慢但是显存占用低
+- `critic_recompute_granularity` Critic 模型重计算的粒度，可选项为`core_attn`和`full`. `core_attn`速度快但是显存占用，`full`速度慢但是显存占用低
+- `warmup_ratio`: Actor 模型用于从 0 到 `learning_rate` 的线性 warmup 的总训练步骤的比例
+- `critic_warmup_ratio`: Critic 模型用于从 0 到 `critic_learning_rate` 的线性 warmup 的总训练步骤的比例
+- `lr_scheduler_type`: Actor 模型要使用的学习率调度策略。 (`str`, 可选, 默认为 `"linear"`)
+- `critic_lr_scheduler_type`: Critic 模型要使用的学习率调度策略。 (`str`, 可选, 默认为 `"linear"`)
+- `weight_decay`: Actor 模型除了所有 bias 和 LayerNorm 权重之外，应用于所有层的权重衰减数值。（`float`，可选，默认为 0.0）
+- `critic_weight_decay`: Critic 模型除了所有 bias 和 LayerNorm 权重之外，应用于所有层的权重衰减数值。（`float`，可选，默认为 0.0）
+- `max_prompt_len`: 生成样本时的最大生成长度， max_length 调大会增加生成时间，并且增加显存占用。注意：
+max_dec_len + max_prompt_len 应当小于 max_seq_len。
+- `per_device_prompt_batch_size`: PPO 生成样本时的批处理大小，同 micro batch size，即满足 global_batch_size = dp（data parallel）* sharding * micro batch size。batch_size 调大会增加生成时间，并且增加显存占用
+- `per_device_train_batch_size`: 训练 batch 大小, 当前为了优化性能设为1，请避免更改
+- `per_device_eval_batch_size`: 评估 batch 大小。
+- `max_steps`: 总的训练步数
+- `eval_steps`: 模型评估的间隔步数
+- `max_evaluate_steps`: 模型单次评估的最大步数
+- `logging_steps`: 训练日志打印的间隔步数
+- `save_steps`: 模型参数保存的间隔步数
+- `weight_decay`: 权重衰减数值
+- `do_train`: 是否进行训练任务
+- `do_eval`: 是否进行评估任务
+- `fp16`: 使用 float16 精度进行模型训练和推理。
+- `bf16`: 使用 bfloat16 精度进行模型训练和推理。
+- `fp16_opt_level`: float16 精度训练模式，`O2`表示纯 float16 训练

llm/alignment/ppo/client.py

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+# Copyright (c) 2025 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import json
+
+import requests
+
+CHAT_URL = "http://127.0.0.1:8731"
+
+data = {
+    "src": [
+        "Natalia sold clips to 48 of her friends in April, ",
+        "Weng earns $12 an hour for babysitting. Yesterday",
+    ],
+    "tgt": [
+        "Natalia sold 48/2 = 24 clips in May. #### 72",
+        "She earned 0.2 x 50 = $10. #### 10",
+    ],
+    "response": [
+        "Natalia sold 48+24 = 72 clips altogether in April and May. #### 72",
+        "2",
+    ],
+}
+res = requests.post(CHAT_URL, json=data)
+result = json.loads(res.text)
+print("result:", result, result["score"])