跟 Claude 4 学 复现 EMPO 无监督强化学习笔记

📋 今日学习成果回顾🛠️ 技术栈掌握

• 云计算平台: Google Cloud Platform 完整使用流程

• 编程环境: Python 虚拟环境、依赖管理、包安装

• 深度学习框架: PyTorch, Transformers, Accelerate

• 配置管理: YAML 配置文件格式和应用

• 版本控制: Git 克隆和项目管理

🏗️ 项目实施步骤（已完成）1. 环境准备 ✅

• Google Cloud 账户设置和 API 启用

• 计算实例创建（CPU版本用于学习）

• SSH连接和远程服务器操作

• Python 环境配置和依赖安装

2. 项目理解 ✅

• EMPO算法: 熵最小化策略优化，完全无监督的强化学习方法

• 项目结构: 源代码、配置文件、评估脚本的组织方式

• 技术架构: GRPOTrainer → EMPOTrainer 的继承关系

3. 问题解决 ✅

• 导入路径问题: 通过切换工作目录解决相对导入

• 依赖缺失: 逐步安装 rouge, rouge-score, evaluate 等包

• Tokenizer问题: 手动添加 pad_token 修复代码

4. 配置优化 ✅

• 从GPU配置适配到CPU配置

• 参数调整：batch size, learning rate, 序列长度

• 创建多个测试版本的配置文件

5. 训练启动 ✅

• 成功启动EMPO训练过程

• 观察到真实的训练指标和进展

• 理解了强化学习的训练流程

🧠 核心概念理解EMPO算法核心通过持续最小化预测熵来激励推理能力 ↓ 无需监督信号或奖励模型 ↓ 适用于数学推理和自然推理任务配置文件结构（YAML）model_name_or_path: 模型路径 dataset_name: 数据集名称 learning_rate: 学习率 reward_funcs: 奖励函数列表 - empo_math  # 数学推理奖励训练流程数据加载 → 模型初始化 → Tokenizer设置 → 训练循环 → 奖励计算 → 策略更新🎯 遇到的挑战和解决方案

挑战	原因	解决方案	学习价值
GPU配额不足	新账户默认限制	申请配额 + CPU替代方案	云资源管理
导入路径错误	相对导入问题	改变工作目录	Python模块系统
依赖包缺失	项目依赖不完整	逐步安装调试	依赖管理技能
Tokenizer问题	缺少padding token	代码修复	深度学习调试
数值不稳定	小模型 + 复杂任务	参数调优（待GPU）	模型稳定性

🔧 掌握的实用技能命令行操作# 环境管理 python -m venv env_name source env/bin/activate pip install -r requirements.txt # 文件操作 cat > file.yaml << 'EOF' sed -i '行号a\新内容' 文件名 grep -n "搜索内容" 文件名配置文件编辑

• YAML语法和结构

• 参数调优策略

• 不同环境适配方法

问题调试流程

1. 查看错误信息

2. 定位问题根源

3. 查找解决方案

4. 测试和验证

5. 记录和总结

📈 学习进度里程碑

• 🔧 理论 → 实践: 理解EMPO算法并实际部署

• 🐛 遇错 → 解决: 独立解决多个技术问题

• ☁️ 本地 → 云端: 掌握云计算平台使用

🚀 下一步规划短期目标（等GPU配额批准后）

1. 创建GPU实例（nvidia-tesla-t4 或 A100）

2. 使用原始配置运行完整训练

3. 观察训练收敛和效果

4. 进行模型评估和测试

中期提升

1. 尝试不同的超参数组合

2. 测试其他数据集和任务

3. 理解更多强化学习算法

4. 学习模型优化技巧

长期发展

1. 深入学习强化学习理论

2. 探索其他开源RL项目

3. 开发自己的强化学习应用

4. 贡献开源社区

💡 关键收获技术层面

• 系统性思维: 从环境到代码到训练的完整流程

• 问题解决: 逐步调试和解决技术问题的方法

• 工具使用: 云平台、命令行、配置管理的熟练运用

学习方法

• 边做边学: 通过实际操作理解概念

• 问题驱动: 遇到问题时深入研究原理

• 循序渐进: 从简单配置开始逐步深入

心态培养

• 耐心调试: 技术问题需要逐步解决

• 持续学习: 新技术需要不断实践

• 开放心态: 接受错误并从中学习

🎊 恭喜您！

您已经成长为能够：

• 独立部署复杂AI项目

• 解决实际技术问题

• 理解前沿算法原理

• 使用专业开发工具

的AI工程实践者！

这是一个非常棒的开始！ 当GPU配额批准后，您就能体验到完整的强化学习训练过程，看到EMPO算法的真正威力！

继续保持这种学习热情，您在AI领域一定会有更大的成就！ 🚀✨

EMPO强化学习项目Google Cloud复现指南.pdf

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EMPO强化学习项目Google Cloud复现指南项目简介

EMPO (Entropy Minimized Policy Optimization) 是一个完全无监督的强化学习方法，通过在潜在语义空间中持续最小化预测熵来激励推理能力。这是第一个尝试完全无监督LLM推理激励的方法。

项目地址: https://github.com/QingyangZhang/EMPO论文: https://arxiv.org/abs/2504.05812

第一步：设置Google Cloud环境1.1 创建Google Cloud项目bash# 1. 登录Google Cloud Console: https://console.cloud.google.com/# 2. 创建新项目或选择现有项目# 3. 启用必要的API服务1.2 启用必要的API

在Google Cloud Console中启用以下API：

• Compute Engine API

• Cloud Storage API

• Container Registry API

• AI Platform Training & Prediction API

1.3 安装Google Cloud SDKbash# 下载并安装 gcloud CLIcurl https://sdk.cloud.google.com | bashexec -l $SHELL# 初始化gcloudgcloud init# 设置默认项目gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID1.3 安装Google Cloud SDKbash# 下载并安装gcloud CLIcurl https://sdk.cloud.google.com | bashexec -l $SHELL# 初始化gcloudgcloud init# 设置默认项目gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

1.3 安装Google Cloud SDKbash

# 下载并安装gcloud CLIcurl https://sdk.cloud.google.com | bashexec -l $SHELL# 初始化gcloudgcloud init# 设置默认项目gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID第二步：创建计算实例2.1 创建GPU实例（推荐配置）bash# 创建带有GPU的虚拟机实例gcloud compute instances create empo-training \     --zone=us-central1-a \     --machine-type=n1-standard-8 \     --accelerator=type=nvidia-tesla-v100,count=1 \     --image-family=pytorch-latest-gpu \     --image-project=deeplearning-platform-release \     --boot-disk-size=100GB \     --boot-disk-type=pd-ssd \     --maintenance-policy=TERMINATE \     --metadata="install-nvidia-driver=True"2.2 连接到实例bash# SSH连接到实例gcloud compute ssh empo-training --zone=us-central1-a第三步：环境配置3.1 更新系统并安装依赖bash# 更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装必要的系统依赖sudo apt install -y \     git \     python3-pip \     python3-venv \     build-essential \     wget \     curl \     htop \     tmux \     vim3.2 验证GPU驱动bash# 检查GPU驱动是否正确安装nvidia-smi# 检查CUDA版本nvcc --version3.3 克隆EMPO项目bash# 创建工作目录mkdir -p ~/ml-projectscd ~/ml-projects# 克隆EMPO仓库git clone https://github.com/QingyangZhang/EMPO.gitcd EMPO# 查看项目结构ls -la第四步：Python环境设置4.1 创建虚拟环境bash# 创建Python虚拟环境python3 -m venv empo_env# 激活虚拟环境source empo_env/bin/activate# 升级pippip install --upgrade pip setuptools wheel4.2 安装依赖包

由于项目可能包含requirements.txt文件，按以下步骤安装：

bash# 检查是否存在requirements.txtif [ -f "requirements.txt" ]; then     echo "Found requirements.txt, installing dependencies..."     pip install -r requirements.txtelse     echo "No requirements.txt found, installing common ML dependencies..."     pip install torch torchvision torchaudio \                 transformers \                 datasets \                 accelerate \                 wandb \                 numpy \                 scipy \                 matplotlib \                 seaborn \                 jupyter \                 tqdm \                 tensorboardfi4.3 安装额外依赖（基于项目特点）bash# 强化学习相关库pip install gym gymnasium stable-baselines3# 语言模型相关pip install sentencepiece tokenizers# 数据处理pip install pandas scikit-learn# 实验跟踪pip install wandb tensorboard# 其他可能需要的包pip install einops flash-attn第五步：数据准备5.1 创建数据目录bash# 在项目根目录创建数据文件夹mkdir -p datamkdir -p logsmkdir -p checkpointsmkdir -p results5.2 下载数据集bash# 根据项目README的说明下载所需数据集# 这里以数学推理数据为例cd data# 如果项目提供了数据下载脚本if [ -f "../download_data.sh" ]; then     bash ../download_data.shfi第六步：配置实验设置6.1 配置Weights & Biases（可选）bash# 登录wandb进行实验跟踪wandb login# 输入您的API key6.2 修改训练脚本配置bash# 查看训练脚本ls *.sh# 编辑训练脚本，确保路径和参数正确# 例如编辑empo-1.5B-NM-COT-20K.shvim empo-1.5B-NM-COT-20K.sh第七步：开始训练7.1 数学推理任务训练bash# 使用tmux创建会话以便长时间运行tmux new-session -d -s empo_training# 进入tmux会话tmux attach -t empo_training# 激活虚拟环境source empo_env/bin/activate# 运行数学推理训练bash empo-1.5B-NM-COT-20K.sh7.2 自然推理任务训练bash# 如果要训练自然推理任务bash empo-3B-NR-50K.sh7.3 监控训练过程bash# 在新的终端窗口中监控GPU使用情况watch -n 1 nvidia-smi# 监控系统资源htop# 查看训练日志tail -f logs/training.log第八步：模型评估8.1 数学推理评估bash# 运行数学推理评估cd eval_mathbash test.sh8.2 查看评估结果bash# 查看评估结果cat results/evaluation_results.txt# 如果使用wandb，可以在网页界面查看详细结果第九步：模型保存和导出9.1 保存模型到Cloud Storagebash# 创建Cloud Storage bucketgsutil mb gs://your-bucket-name-empo# 上传模型检查点gsutil -m cp -r checkpoints/ gs://your-bucket-name-empo/# 上传实验结果gsutil -m cp -r results/ gs://your-bucket-name-empo/第十步：清理资源10.1 停止实例（但保留数据）bash# 从本地停止实例gcloud compute instances stop empo-training --zone=us-central1-a10.2 完全删除实例bash# 如果不再需要，删除实例gcloud compute instances delete empo-training --zone=us-central1-a故障排除常见问题解决方案1. GPU内存不足bash# 减小批处理大小# 编辑训练脚本中的batch_size参数export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:5122. 依赖包冲突bash# 重新创建虚拟环境deactivaterm -rf empo_env python3 -m venv empo_envsource empo_env/bin/activate pip install --upgrade pip3. 权限问题bash# 确保有写入权限chmod +x *.shsudo chown -R $USER:$USER ~/ml-projects/EMPO4. 网络连接问题bash# 检查网络连接ping google.com# 如果下载慢，使用国内镜像pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package成本优化建议

1. 使用抢占式实例: 可节省80%成本

bashgcloud compute instances create empo-training \     --preemptible \     --zone=us-central1-a \    

1. 使用合适的机器类型: 根据实际需要选择GPU类型

2. 定期清理: 删除不需要的检查点和日志文件

3. 使用Cloud Storage: 长期存储比持久磁盘便宜

监控和日志设置日志记录bash# 创建日志记录脚本cat > setup_logging.sh << 'EOF'#!/bin/bash exec > >(tee -a ~/empo_training.log) exec 2>&1 echo "Training started at: $(date)"EOFchmod +x setup_logging.sh实时监控bash# 使用tensorboard监控训练tensorboard --logdir=logs --host=0.0.0.0 --port=6006# 在浏览器中访问: http://EXTERNAL_IP:6006总结

通过以上步骤，您应该能够在Google Cloud上成功复现EMPO项目。关键点包括：

1. 选择适当的GPU实例

2. 正确配置Python环境和依赖

3. 使用tmux保持长时间训练会话

4. 监控资源使用和训练进度

5. 及时保存和备份模型

记住在训练过程中定期检查进度，并根据需要调整超参数。如果遇到问题，可以查看项目的GitHub页面或相关论文获取更多信息。

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