在大型语言模型（LLM）对齐领域，强化学习（RL）已成为提升模型安全性和推理能力的关键技术。VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）作为字节跳动 Seed 团队开源的 RL 训练库，基于 HybridFlow 框架，提供了一个灵活、高效的生产级基础设施，支持从监督微调（SFT）到 RLHF 的端到端流程。该框架特别适用于 Volcano Engine 生态，集成 Megatron-LM、FSDP 等训练后端，以及 vLLM、SGLang 等推理引擎，实现大规模模型如 671B 参数的训练。本文聚焦 VERL 在 LLM 对齐中的可扩展 RL 基础设施，强调多阶段训练管道、奖励塑造机制以及分布式 actor-critic 优化的工程实现，帮助开发者构建高效的对齐系统。
多阶段训练管道的设计与实现
LLM 对齐通常涉及多阶段管道：预训练后进行 SFT 以注入指令遵循能力，随后训练奖励模型（RM），最后通过 RLHF（如 PPO 或 GRPO）优化策略模型。VERL 通过其混合编程模型（HybridFlow）将这些阶段解耦为可组合的计算单元，支持无缝集成现有 LLM 基础设施，避免从零构建复杂数据流。
在 VERL 中，多阶段管道的实现依赖 Ray 分布式框架管理资源池。SFT 阶段使用 verl.sft_trainer 配置，支持 LoRA 适配器以节省内存，例如在 Qwen2.5-7B 上训练 GSM8K 数据集时，可设置 trainer.n_gpus_per_node=8 和 data.train_batch_size=256，实现高效序列打包（sequence packing）。证据显示，这种管道在 VERL v0.3.0 中实现了 1.4x 加速，相比前版在 AIME 2024 基准上提升了 50 分以上（如 DAPO 算法）。
进入 RLHF 阶段，VERL 支持从 SFT 模型直接过渡到 PPO/GRPO 训练器。管道的核心是 RayPPOTrainer，它协调生成（rollout）、准备（preparation）和训练（training）三个子阶段。生成阶段使用 actor_rollout_ref.rollout.n=1（单采样）或更高值（组采样用于 GRPO），准备阶段计算参考策略对数概率和价值估计，训练阶段更新 actor 和 critic。实际部署中，建议将 SFT 输出作为 actor 的初始检查点（checkpoint），启用 fault-tolerance 以支持中断恢复。
可落地参数清单：
- SFT 阶段：algorithm.use_lora=True，peft.lora_r=16，优化器 AdamW（lr=1e-5）。
- RM 训练：data.train_batch_size=128，reward_model.strategy=fsdp2 以支持 CPU offload。
- RLHF 过渡：total_epochs=3，ppo_epochs=4，确保管道间数据格式一致（RLDataset 标准）。
这种多阶段设计确保了管道的可扩展性，在 Volcano Engine 上可扩展至数百 GPU，支持多模态 RL 如 Qwen2.5-VL。
奖励塑造技术的工程实践
奖励塑造（reward shaping）是 RLHF 中避免稀疏奖励和策略退化的关键技术。VERL 支持 model-based（RM）和 function-based（verifiable）奖励两种形式，前者使用训练好的 RM 输出标量奖励，后者针对数学/编码任务定义自定义函数，如代码沙箱执行验证正确性。
在 VERL 中，奖励塑造通过 algorithm.kl_ctrl 实现 KL 散度控制，防止策略偏离参考模型过远。证据来自 PF-PPO 算法集成，它过滤噪声奖励信号并重用高质量经验，在 ICML 2025 论文中证明了其在 AIME 基准上的鲁棒性提升。function-based 奖励特别适用于 verifiable 任务，例如在 recipe/dapo 中，使用代码执行器计算即时奖励 R_t = 1 if correct else 0，并结合 GAE（Generalized Advantage Estimation）减少方差。
分布式环境中，奖励计算需优化以匹配异构负载。VERL 的 reward_fn 可注册为异步 worker，支持多轮对话和工具调用（如搜索工具集成）。风险包括奖励噪声导致的过拟合，因此建议使用 entropy 机制（recipe/entropy）添加探索项。
可落地参数/清单：
- KL 控制：algorithm.kl_ctrl.type=adaptive，kl_ctrl.target_kl=0.01，kl_coef=0.001。
- 奖励函数：reward_fn.support_vlm=True（多模态），lam=0.95（GAE λ）。
- 监控点：追踪 reward_mean 和 kl_divergence，阈值 >0.2 时触发早停。
- 回滚策略：若奖励分布偏移 >10%，回滚至上轮检查点。
这些实践确保奖励塑造在生产中稳定，支持如 Seed-Thinking-v1.5 在 STEM 任务上的 86.7 分表现。
分布式 Actor-Critic 优化的关键机制
分布式 actor-critic 是 VERL 可扩展性的核心，支持 PPO/GRPO 等算法的无 critic（GRPO）或有 critic（PPO）变体。HybridFlow 模型结合单控制器（全局数据流）和多控制器（节点内计算），通过 3D-HybridEngine 实现 actor 在生成（内存密集）和训练（计算密集）阶段的 resharding，消除内存冗余并减少通信开销。
在 Volcano Engine 生态，VERL 使用 RayWorkerGroup 管理资源池，例如 actor_pool=[8,8]（2 节点 16 GPU）和 critic_pool=[4]。证据显示，3D-HybridEngine 在切换阶段时通信延迟降低 20%-40%，在 128 GPU 上实现线性扩展，支持 DeepSeek-671B MoE 模型。actor-critic 优化包括 clip_ratio=0.2 限制策略更新，adv_estimator=gae（或 grpo）计算优势。
对于分布式优化，VERL 支持 FSDP2 后端以提升吞吐，兼容 torch.compile 和梯度累积。GRPO 变体通过组采样（n=8）相对奖励规范化，避免 critic 训练开销，在 Qwen3-8B 上实现 SOTA 性能。
可落地参数/清单：
- 并行策略：actor.strategy=3d-hybrid（p=1,t=2,d=3），critic.strategy=fsdp2。
- 批次配置：train_batch_size=256，ppo_mini_batch_size=64，micro_batch_size=2（防 OOM）。
- 优化器：actor_rollout_ref.actor.optimizer=adamw，lr=1e-6，weight_decay=0.01。
- 监控与阈值：GPU 利用率 >80%，若 <70% 调整设备映射；通信开销 <10% 总时间。
- 回滚策略：grad_norm >1.0 时 clip_grad_norm=1.0，重启使用 async off-policy（recipe/one_step_off）。
这些机制在 VERL 中确保了分布式优化的效率，支持 agentic RL 如多轮工具调用。
工程化落地与 Volcano Engine 集成
在 Volcano Engine 中部署 VERL 需考虑集群规模和监控。使用 auto-mapping 算法优化设备放置，小集群（<64 GPU）采用 colocate 策略，大集群 split actor/critic。集成 Prometheus/Grafana 监控 rollout 延迟和内存峰值，支持 wandb/mlflow 实验追踪。
风险管理包括非法内存访问（FAQ 建议升级 vLLM>=0.8.2）和高 grad_norm（检查序列不匹配）。生产清单：Dockerfile 构建（AMD/ROCm 支持），CI 测试确保 reproducibility。
通过 VERL，开发者可高效构建 scalable RL 基础设施，推动 LLM 对齐的工程化。
资料来源：VERL GitHub 仓库（https://github.com/volcengine/verl）；HybridFlow 论文（arXiv:2409.19256）。