在大型语言模型（LLM）对齐阶段，强化学习人类反馈（RLHF）已成为关键技术，但单机训练难以应对千亿参数模型的计算需求。Verl 框架作为 Volcano Engine 开源的 RL 训练库，通过 Ray 分布式调度与 FSDP/Megatron-LM 后端，支持多 GPU PPO 训练，实现高效分布式 RLHF。该框架的核心在于 HybridFlow 编程模型与 3D-HybridEngine，解耦数据流与计算，确保在数百 GPU 集群上线性扩展。
Verl 的分布式架构以 Ray 为胶水层，统筹 Actor、Critic、RefPolicy 等角色工作节点。启动训练时，先初始化 Ray 集群（如 ray start --head），然后通过 YAML 配置（如 ppo_trainer.yaml）定义角色映射：ActorRolloutRefWorker 处理策略生成与参考模型，CriticWorker 计算价值函数。资源池管理（ResourcePoolManager）动态分配 GPU，支持共置部署（co-locate）模式，将 rollout 与 train 置于同一 GPU 组，避免数据传输开销。FSDP 后端启用全分片数据并行（Fully Sharded Data Parallel），每个 GPU 只存模型参数的 1/N 份（N 为 GPU 数），结合 param_offload=True 到 CPU，内存节省 4-8x，适合 70B+ 模型多 GPU 训练。
PPO 训练流程分为 rollout、reward 计算、优势估计与策略更新。Actor 模型使用 vLLM/SGLang 生成响应序列，data.train_batch_size=1024 定义全局批次，actor.ppo_mini_batch_size=64 为子批次。优势估计采用 GAE（algorithm.adv_estimator=gae），γ=0.99、λ=0.95 平衡偏差与方差。更新时，DataParallelPPOActor.compute_log_prob 计算 old_log_prob，get_policy_loss_fn 选 PPO loss，clip_ratio=0.2 限制策略偏移。3D-HybridEngine 在 rollout（生成）与 train（更新）间重分片 actor 模型，消除显存冗余，通信开销降至最低，提升吞吐 1.5x-20x。
Preference 数据集处理是分布式 RLHF 的痛点，Verl 通过 RLHFDataset 支持 Parquet 格式分片加载。数据集包含 prompt、chosen/rejected 响应对，data.train_files 指定分片路径（如 gsm8k/train.parquet），Ray 自动并行加载，避免单节点 I/O 瓶颈。RewardManager 基于 data_source（如 openai/gsm8k）调用 compute_score（如 GSM8K 符号执行验证），分布式计算奖励。分片策略：sequence packing 打包序列，sequence parallelism 支持长上下文，LoRA 适配减少参数更新量。验证集（data.val_files）每 test_freq=5 epoch 评估，记录生成样本至 WandB/MLflow。
KL 正则化同步确保策略不偏离参考模型（RefPolicy，通常为 SFT 冻结版）。在 PPO loss 中，KL 项作为惩罚（kl_coef=0.001），algorithm.use_kl_in_reward=True 自适应控制 target_kl=0.02。分布式下，all-gather 汇总 log_prob 差值，FSDP 包装层级（min_num_params=0）同步计算。GRPO 等变体将 KL 置于 loss 内，无需 Critic，进一步简化多 GPU 同步。双剪辑（use_dual_clip=True，clip_ratio_c=3.0）增强稳定性。
工程落地参数清单：
集群配置：
- nnodes=4, n_gpus_per_node=8（H100/A100）。
- strategy=fsdp, fsdp_config.param_offload=True, cpu_offload=True。
- rollout=vllm, tensor_model_parallel_size=1。
PPO 参数：
- train_batch_size=1024, ppo_epochs=4, micro_batch_size=2（动态根据 token）。
- clip_ratio=0.2, γ=0.99, lam=0.95。
- kl_ctrl.type=adaptive, target_kl=0.02。
数据集：
- train_files=gsm8k/train.parquet（分片 8k+ 样本）。
- reward_fn=RewardManager(num_examine=1 验证）。
优化：
- gradient_checkpointing=True 省内存。
- LoRA rank=64, alpha=16。
监控要点：WandB 项目（trainer.logger=['wandb']），追踪 reward/kl/loss 曲线；profile_steps=[1,2,5] 剖析 GPU/NPU 利用率；OOM 回滚：减 batch_size 或 offload。实际部署，4x8 H100 上 Qwen2.5-7B GRPO 训练，MATH500 提升 2pp，吞吐 3000+ tokens/s。
Verl 通过上述机制，实现高效分布式 RLHF：数据分片并行加载、KL 全链路同步、多 GPU 无缝扩展。相比单节点，训练速度提升 10x+，适用于生产 LLM 对齐。
资料来源：
- Verl GitHub：核心代码与示例。
- Verl 文档：PPO Quickstart 与 Multinode 配置。“verl 支持 FSDP 后端训练，实现大模型数据并行。”