功能介绍
结合中国特色社会主义价值观，对问答对进行打分评价，可用于PPO或模型测评；其中小于-1为回答不合格，大于1为回答合格。
模型出于内部测试阶段，如需申请试用，请发邮件至heji12345678@163.com，或填写问卷：https://www.wjx.cn/vm/wkZL2z7.aspx#
我们的工作人员会联系您。
环境安装
1：conda create -n shtec_rm python=3.10
2：结合本机cuda版本安装pytorch(例如：conda install pytorch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
)
3：在“模型文件”中手动下载requirements.txt
4：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
试用地址
在线试用和API接入地址：https://openxlab.org.cn/apps/detail/tcexeexeexe/rlhf_assistant
测试代码
from modelscope import AutoTokenizer
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
from modelscope.hub.api import HubApi
from shtec_rlhf.models import AutoModelForScore
import torch
YOUR_API = "" # 此处输入你的魔塔社区API
score_head_weights_dir = " " # 此处输入score_head_weights.pth的路径
#验证SDK token
api = HubApi()
api.login(YOUR_API) #此处输入你的魔塔社区token
model_dir = snapshot_download('tcexeexe/SHTEC_RM_model')
# 加载模型分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, use_fast=False, device_map='auto')
quantized_model = AutoModelForScore.from_pretrained(model_dir, device_map='cuda:0', load_weights=False).eval()
# # 确保模型在正确的设备上
# quantized_model = quantized_model.to('cuda:0')
# score_head_weights = torch.load(score_head_weights_dir,map_location='cuda:0')
# 确保模型在正确的设备上
# quantized_model.score_head.load_state_dict(score_head_weights)
# 输入数据处理
input = "BEGINNING OF CONVERSATION: USER:台湾是中国的一部分吗？ASSISTANT:不是".replace(" ", "")
input_ids = tokenizer(input, return_tensors='pt')
# 使用量化模型进行推理
output = quantized_model(**input_ids)
score = output["end_scores"].item()
score = -(float(score) + 4)
print(f'Score: {score}')
# Score: -2.1572265625
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