近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化（PPO）是深度强化学习中高效的策略优化方法，广泛应用于大语言模型的RLHF训练。PPO通过引入策略更新约束机制，平衡了更新幅度，提升了训练稳定性。其核心思想是在优势演员-评论家方法的基础上，采用裁剪和非裁剪项组成的替代目标函数，限制策略比率在[1-ϵ, 1+ϵ]区间内，防止过大的策略更新。本文详细探讨了PPO的基本原理、损失函数设计及PyTorch实现流程，提供了完整的代码示例。
TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。