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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