TPO-LLM-WebUI：输入问题即可实时训练模型输出结果的AI框架

综合介绍

TPO-LLM-WebUI 是由 Airmomo 在 GitHub 上开源的一个创新项目，通过直观的 Web 界面实现大语言模型（LLM）的实时优化。它采用 TPO（Test-Time Prompt Optimization）框架，彻底告别传统微调的繁琐流程，无需训练即可直接优化模型输出。用户输入问题后，系统利用奖励模型和迭代反馈，让模型在推理过程中动态进化，越用越聪明，输出质量最高可提升50%。无论是技术文档润色还是安全响应生成，这个轻量高效的工具都能为开发者与研究人员提供强大支持。

功能列表

• 实时进化：通过推理阶段优化输出，越用越符合用户需求。
• 无需微调：不更新模型权重，直接提升生成质量。
• 多模型兼容：支持加载不同基础模型和奖励模型。
• 动态偏好对齐：根据奖励反馈调整输出，贴近人类期望。
• 推理可视化：展示优化迭代过程，便于理解和调试。
• 轻量高效：计算成本低，部署简单。
• 开源灵活：提供源代码，支持用户自定义开发。

使用帮助

安装流程

TPO-LLM-WebUI 的部署需要一些基础环境配置。以下是详细步骤，帮助用户快速上手。

1. 准备环境

确保以下工具已安装：

• Python 3.10：核心运行环境。
• Git：用于获取项目代码。
• GPU（推荐）：NVIDIA GPU 可加速推理。

创建虚拟环境：
使用 Condi：

conda create -n tpo python=3.10
conda activate tpo

或 Python 自带工具：

python -m venv tpo
source tpo/bin/activate  # Linux/Mac
tpo\Scripts\activate  # Windows

下载并安装依赖：

git clone https://github.com/Airmomo/tpo-llm-webui.git
cd tpo-llm-webui
pip install -r requirements.txt

安装 TextGrad：
TPO 依赖 TextGrad，需额外安装：

cd textgrad-main
pip install -e .
cd ..

2. 配置模型

需要手动下载基础模型和奖励模型：

• 基础模型：如 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（Hugging Face）。
• 奖励模型：如 sfairXC/FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1（Hugging Face）。
  将模型放入指定目录（如 /model/HuggingFace/），并在 config.yaml 中设置路径。

3. 启动 vLLM 服务

使用 vLLM 托管基础模型。以 2 个 GPU 为例：

vllm serve /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 
--dtype auto 
--api-key token-abc123 
--tensor-parallel-size 2 
--max-model-len 59968 
--port 8000

服务运行后，监听 http://127.0.0.1:8000。

4. 运行 WebUI

在新终端中启动 Web 界面：

python gradio_app.py

浏览器访问 http://127.0.0.1:7860，即可使用。

主要功能操作流程

功能1：模型初始化

1. 打开模型设置
   进入 WebUI，点击“模型设置”。
2. 连接 vLLM
   输入地址（如 http://127.0.0.1:8000）和密钥（token-abc123）。
3. 加载奖励模型
   指定路径（如 /model/HuggingFace/sfairXC/FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1），点击“初始化”，等待 1-2 分钟。
4. 确认就绪
   界面提示“模型已就绪”后可继续。

功能2：实时优化输出

1. 切换优化页面
   进入“优化设置”。
2. 输入问题
   输入内容，如“润色这篇技术文档”。
3. 运行优化
   点击“开始优化”，系统生成多个候选结果并迭代改进。
4. 查看进化过程
   结果页面展示初始与优化后的输出，质量逐步提升。

功能3：脚本模式优化

若不使用 WebUI，可运行脚本：

python run.py 
--data_path data/sample.json 
--ip 0.0.0.1 
--port 8000 
--server_model /model/HuggingFace/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 
--reward_model /model/HuggingFace/sfairXC/FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1 
--tpo_mode tpo 
--max_iterations 2 
--sample_size 5

优化结果保存至 logs/ 文件夹。

特色功能详细说明

告别微调，实时进化

• 操作步骤：
  1. 输入问题，系统生成初始回答。
  2. 奖励模型评估并反馈，指导下一次迭代。
  3. 多次迭代后，输出逐渐“聪明”，质量提升显著。
• 优势：无需训练，随时优化，节省时间与算力。

越用越聪明

• 操作步骤：
  1. 多次使用同一模型，输入不同问题。
  2. 系统根据每次反馈积累经验，输出更贴合需求。
• 优势：动态学习用户偏好，长期使用效果更佳。

注意事项

• 硬件要求：推荐 16GB 以上显存，多 GPU 需确保资源空闲，可用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 指定。
• 问题解决：显存溢出时，降低 sample_size 或检查 GPU 占用。
• 社区支持：参考 GitHub README 或 Issues 获取帮助。