Plan and configure large language model training with OpenRLHF to better match human preferences. Covers training method selection, distributed GPU setup, inference acceleration with vLLM, and troubleshooting memory or training stability issues.
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- Choosing a method for training models on human preferences
- Setting up PPO training with a reward model
- Configuring GRPO training without a critic model
davila7/claude-code-templates☆ 3.3만2026년 10월 18일 업데이트
Guide large language model training with OpenRLHF using human preference feedback. Covers training method selection, distributed GPU setup, reward model training, and memory tuning, with examples for PPO, GRPO, and DPO.
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- Choosing a training method for human preference alignment
- Setting up distributed training across multiple GPUs
- Training a reward model before PPO
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs☆ 1.4만2026년 10월 11일 업데이트
Framework RLHF de alta performance com aceleração Ray+vLLM. Use para treinamento PPO, GRPO, RLOO, DPO de modelos grandes (7B-70B+). Construído em Ray, vLLM, ZeRO-3. 2× mais rápido que DeepSpeedChat com arquitetura distribuída e compartilhamento de recursos GPU.
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artubss/SKILLS-CLAUDE-CODE☆ 112026년 5월 17일 업데이트
High-performance RLHF framework with Ray+vLLM acceleration. Use for PPO, GRPO, RLOO, DPO training of large models (7B-70B+). Built on Ray, vLLM, ZeRO-3. 2× faster than DeepSpeedChat with distributed architecture and GPU resource sharing.
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huang-sh/DeepScience☆ 42026년 7월 15일 업데이트