VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs）是字节跳动Seed团队开源的LLM强化学习训练库，专为后训练阶段设计，支持离线RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）全流程。该工具包基于HybridFlow论文架构，解耦计算与数据依赖，实现PPO等算法的高效扩展，无需在线采样即可完成稳定对齐，特别适合资源受限场景下的大模型对齐工程。
VERL离线RLHF核心架构
VERL的离线RLHF管道以PPO（Proximal Policy Optimization）actor-critic框架为核心，包含四个关键模型：actor（策略模型，用于生成响应）、critic（价值模型，评估状态价值）、reference（参考模型，计算KL散度）和reward model（奖励模型，从偏好数据训练）。
奖励建模阶段使用偏好数据集（如人类标注的chosen/rejected对），通过对比学习训练reward model。例如，对GSM8K数学数据集，可配置规则奖励函数验证最终答案正确性，或集成LLM-as-judge进行自动化评分。VERL支持model-based和function-based奖励，适用于数学、编码等可验证任务。
PPO训练流程为：actor通过rollout生成多条响应轨迹，reward model打分，critic估计优势函数（advantage），actor基于PPO损失更新策略。核心损失函数为：
[ L^{PPO} = \hat{\mathbb{E}}_t \left[ \min\left( r_t(\theta) \hat{A}t, \clip(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon) \hat{A}t \right) \right] - \beta \cdot KL(\pi\theta || \pi{ref}) ]
其中( r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{ref}(a_t|s_t)} )为概率比，(\hat{A}_t)为优势，KL罚项(\beta \cdot KL)确保策略不偏离参考模型，避免灾难性遗忘。“VERL通过3D-HybridEngine实现actor模型在rollout与训练间的重分片，消除内存冗余并减少通信开销。”（来源：VERL GitHub README）
Critic训练使用价值损失( L^{VF} = \mathbb{E}t[(V\phi(s_t) - R_t)^2] )，其中( R_t )为折扣回报。整个流程离线运行，利用预存偏好数据，无需实时人类反馈或在线采样，极大降低工程复杂度。
工程化参数配置
VERL采用YAML配置驱动训练，便于调参。典型PPO配置针对Qwen2-7B模型（8x A100）如下：
algorithm:
name: ppo
adv_estimator: critic
kl_ctrl: "moving_average"
init_kl_coef: 0.2
kl_coef: 0.01
cliprange: 0.2
vf_coef: 0.5
max_grad_norm: 1.0
actor_rollout_ref:
actor:
optim:
lr: 1e-6
betas: [0.9, 0.95]
weight_decay: 0.1
rollout:
name: vllm
max_prompt_length: 1024
max_response_length: 512
n: 8
use_dynamic_bsz: true
gpu_memory_utilization: 0.85
model:
lora_rank: 64
target_modules: ["q_proj", "v_proj"]
critic:
optim:
lr: 5e-6
strategy: fsdp2
学习率调度：线性warmup 10%步数后余弦衰减。批大小：train_batch_size=2561024，根据GPU数扩展（有效batch=global_batch_size / accumulation_steps）。总步数：视收敛，典型1e51e6步，监控KL散度（目标0.01-0.05）和reward均值上升。
对于离线数据，预处理成Parquet格式：prompt、chosen、rejected列。VERL内置HuggingFace数据集加载，支持序列打包（use_remove_padding=true）减少填充，提升20%吞吐。
落地实施清单
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环境准备：
- Docker拉取verl:latest镜像。
- pip install -e .[all]，安装vLLM 0.8+、FlashAttention2。
- CUDA 12.4+，PyTorch 2.4+。
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数据处理：
- 下载偏好数据集（如Anthropic HH，hh-rlhf）。
- 脚本转换：
python prepare_data.py --input jsonl --output train.parquet。
- 拆分train/val，配置reward函数（e.g., rule-based for math）。
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奖励模型训练（可选，自监督用）：
python -m verl.trainer.main_sft \
data.train_files=train.parquet \
reward_model.path=Reward/Qwen2-7B-RM
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PPO主训练：
python -m verl.trainer.main_ppo @ppo_config.yaml \
trainer.n_gpus_per_node=8 trainer.total_epochs=3 \
trainer.logger=['wandb', 'console']
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监控与早停：
- WandB跟踪：reward_mean、kl、policy_entropy、vf_loss。
- 阈值：KL>0.1暂停，entropy<1.0过拟合。
- 验证集eval每1000步，perplexity<预训练值则回滚。
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部署：
- 保存LoRA适配器：adapter_model.safetensors。
- 合并：
peft merge-and-unload。
- vLLM serving：
vllm serve --lora ...。
风险控制与优化
常见坑：KL爆炸（降beta或增cliprange）；OOM（启用gradient_checkpointing、cpu_offload）；低吞吐（调gpu_memory_util=0.9，序列并行ulysses_sequence_parallel_size=2）。多节点：slurm或Ray集群，nnodes=2+。
离线RLHF优势在于稳定性和可复现，但奖励稀疏需辅助规则/函数奖励。VERL的模块化API允许无缝扩展，如集成SGLang多轮工具调用。
资料来源：VERL GitHub（https://github.com/volcengine/verl），HybridFlow论文（https://arxiv.org/abs/2409.19256）。通过上述参数与清单，可快速落地VERL离线RLHF，提升LLM对齐效率30%以上。
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