粗浅调研多模态强化学习及其ai infra(verl类似)的下一步方向、技术点和与LLM RL的差异点

• 在训练开发部待了一年，发现一个人在集体里的作用是渺小的，只能负责了一个模块，但是领导却希望你是个全才。而且中国互联网是人力密集型产业。堆人力，不停试。开发人员大部分工作都是消耗在了繁琐的流程上，消磨了意志，相对于2012那些预研的人员，学习提升有限。
• 最主要是我花的时间，并产生不了技术壁垒，无法保护自己；
• 打工是不可能发财的，现在还能靠还灵光的脑子来学习新技术，等自己老了就只能被新员工淘汰了。
• 只有产生规模效应，加上低成本，自动化的工作才能真正积累财富。[^1] 简单来说就是在有需求的地方做平台收人头费。
• 我当前选择的就是自建自动量化投资平台(资金管理平台)，
  • 首先，可以弥补我欠缺的金融知识；学会合理的管钱
  • 其次，在不成熟之前可以自用；
  • 好用之后，可以商业化。
  • 但是个人开发周期3~7年，希望重策略轻软件框架，毕竟时间跨度大，合适的软件框架估计变了。
  • 唯一的问题：难度可能太高了，比如，最后发现不了赚钱的量化策略。
• 还有另一种可能，在洞察到平台商业机会后，通过快速软件化(前后端)上线。

• 数据集与数据加载器：学习如何使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader来加载和处理数据。
• 数据预处理：介绍常用的数据预处理方法，如归一化、数据增强等。

为什么之前认为金融只是调配资源，并不产生生产价值的我。也会想搞量化。

第一次相亲(第二次见面)

第一次相亲

相亲是展现真实自我，寻找志趣相投另一半的过程。

• 当前主流的多模态生成模型（如图像生成和视频生成）主要采用Latent Stable Diffusion的方案框架。为了减少计算量，图像/视频等模态的数据（噪声）先经过VAE压缩得到Latent Vector，然后在文本信息的指导下进行去噪，最后生成符合预期的图像或视频。排行榜: Vbench
• 当前主流的多模态理解模型一般采用视觉编码器 + 模态对齐 + LLM的算法流程，充分复用已有视觉编码器的理解能力和LLM的基础能力。训练过程一般分为多个阶段，如先进行模态对齐的一阶段预训练，然后进行二阶段的参数微调。

vllm 的ray后端属实奇诡，ray stop有残留，flush打印被吞（虽然输出能标记ip，折叠重复，在master输出），ray集群的环境变量固定不变导致DP无法实现多机。

为此考虑使用torchrun实现多机并行。

看这篇，LLM实践：分布式训练框架的编程基础

写得太好了，由浅入深。

DP

HW24年狠抓了训练，但是推理性能稍微落下，dsv3的出现，强化学习的爆火，反过来对推理性能提出了很高的要求。为此高性能的vllm推理框架变成了hw首先适配的目标。

1. 一方面我需要大致了解vllm框架的设计，
2. 另一方面，我主要需要关注vllm-ascend实现了哪些接口。