trainable-agents
微调专属角色扮演大模型，让AI化身历史人物
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 657
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 7B 级基座模型
- OpenAI 兼容 API
- GPU 24G 显存
安装与启动步骤
-
1拉代码装环境
依赖较重，先按 README 装好再谈数据生成，别一边装一边调。
-
2调 API 生成对话
它用大模型批量生成角色设定下的对话，prompt_name 决定生成哪类场景。
python run_api_gen_data.py --prompt_name gen_scene --character Beethoven -
3解析成训练格式
生成结果是 jsonl，要经过解析器转成监督微调用的样本。
python parser/parse_data_scene.py result/2023-10-08/gen_scene/gpt-3.5-turbo-temp-0.2-char-Beethoven.jsonl -
4合入基础权重
最后用 fastchat 的工具把增量权重合回基座，得到可推理的完整模型。
python3 -m fastchat.model.apply_delta -
5评测角色一致性
重点看角色设定在多轮里是否走样，这是这类训练的核心指标。
如何确认成功
合成数据能通过解析器，合完权重的模型能稳定保持角色设定至少五轮对话
注意事项
- 数据靠大模型生成，成本与质量都取决于你选的模型和温度。
- 生成脚本的日期目录名是写死的，注意别和实际输出路径对不上。
- 角色扮演模型容易过拟合设定，评测要覆盖设定外的问题。
核心亮点
- 提供完整的角色扮演LLM训练代码，覆盖数据构建到微调全流程
- 附带论文配套数据集，可直接用于复现实验
- 基于主流LLM框架，易于扩展和二次开发
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目处于早期，功能相对基础，缺乏高级优化
适用场景
- 学术研究：复现角色扮演LLM论文实验
- 游戏开发：训练具有独特人格的NPC对话模型
- 教育应用：创建历史人物虚拟导师进行互动教学
替代项目
ChatGLM-6B、LlamaFactory、DeepSpeed-Chat
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