# TRL

[TRL](https://huggingface.co/docs/trl/index) هو إطار عمل للتدريب اللاحق لنماذج الأساس. يتضمن طرقًا مثل SFT وGRPO وDPO. لكل طريقة مُدرِّب مخصص يُبنى على فئة [Trainer](/docs/transformers/main/ar/main_classes/trainer#transformers.Trainer) ويتوسع من وحدة معالجة رسومية واحدة إلى عناقيد متعددة العقد.

```py
from datasets import load_dataset
from trl import GRPOTrainer
from trl.rewards import accuracy_reward

dataset = load_dataset("trl-lib/DeepMath-103K", split="train")

trainer = GRPOTrainer(
    model="Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct",
    reward_funcs=accuracy_reward,
    train_dataset=dataset,
)
trainer.train()
```

## تكامل Transformers

توسّع TRL واجهات برمجة تطبيقات Transformers وتضيف إعدادات محددة لكل طريقة.

- تُبنى مدرِّبات TRL على [Trainer](/docs/transformers/main/ar/main_classes/trainer#transformers.Trainer). وتضيف مدرِّبات محددة للطريقة، مثل [GRPOTrainer](https://huggingface.co/docs/trl/main/en/grpo_trainer#trl.GRPOTrainer)، عمليات التوليد، وتقييم المكافآت، وحساب الخسارة. كما توسّع فئات الإعداد [TrainingArguments](/docs/transformers/main/ar/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments) بحقول محددة للطريقة.

- يستخدم تحميل النموذج [AutoConfig.from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoConfig.from_pretrained)، ثم يُنشئ كائنًا من فئة النموذج من الإعدادات باستخدام `from_pretrained` الخاص بتلك الفئة.

## الموارد

- توثيق [TRL](https://huggingface.co/docs/trl/index)
- محادثة [الضبط الدقيق باستخدام TRL](https://huggingface.co/datasets/trl-lib/documentation-images/resolve/main/Fine%20tuning%20with%20TRL%20(Oct%2025).pdf)