7天掌握verl：从单机部署到千万级参数模型训练-优快云博客

7天掌握verl：从单机部署到千万级参数模型训练

【免费下载链接】verl verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ve/verl

引言：为什么选择verl进行大模型强化学习？

在大语言模型（LLM）训练领域，强化学习（RL）已成为提升模型性能的关键技术。verl（Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs）作为火山引擎推出的开源框架，为开发者提供了从单机实验到大规模分布式训练的完整解决方案。本文将带你通过7天时间，从环境搭建到生产级部署，全面掌握verl的核心功能与最佳实践。

第1天：环境准备与基础安装

系统要求检查

开始前，请确保你的系统满足以下要求：

Python版本 ≥ 3.10
CUDA版本 ≥ 12.1

这些要求在官方安装文档中有详细说明。对于需要在AMD GPU上运行的用户，verl也提供了ROCm支持，具体配置可参考docker/Dockerfile.rocm。

快速安装：Docker方式

推荐使用Docker进行环境隔离和快速部署。verl提供了三种类型的Docker镜像：

Base Image：仅包含基础依赖，可在其上安装vLLM或SGLang
Application Image：包含稳定版的推理和训练框架
Community Image：包含最新框架和实验性功能

以vLLM后端的应用镜像为例，启动命令如下：

docker create --runtime=nvidia --gpus all --net=host --shm-size="10g" --cap-add=SYS_ADMIN -v .:/workspace/verl --name verl verlai/verl:app-verl0.5-transformers4.55.4-vllm0.10.0-mcore0.13.0-te2.2 sleep infinity
docker start verl
docker exec -it verl bash

进入容器后，安装verl本身：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ve/verl && cd verl
pip3 install --no-deps -e .

自定义环境安装

如果需要在现有环境中安装，可使用提供的安装脚本：

# 安装基础依赖
bash scripts/install_vllm_sglang_mcore.sh
# 仅安装FSDP支持（不包含Megatron）
USE_MEGATRON=0 bash scripts/install_vllm_sglang_mcore.sh

完成后安装verl：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ve/verl.git
cd verl
pip install --no-deps -e .

第2天：首个RL训练实验

数据准备

以GSM8K数学推理数据集为例，首先运行数据预处理脚本：

python3 examples/data_preprocess/gsm8k.py --local_save_dir ~/data/gsm8k

该脚本将数据集转换为parquet格式，便于高效读取。预处理逻辑可查看examples/data_preprocess/gsm8k.py。

模型准备

下载Qwen2.5-0.5B-Instruct模型作为基础模型：

python3 -c "import transformers; transformers.pipeline('text-generation', model='Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct')"

如果需要先进行有监督微调（SFT），可参考SFT示例和SFT Trainer代码。

启动PPO训练

使用PPO算法进行训练，基础命令如下：

PYTHONUNBUFFERED=1 python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 data.train_files=$HOME/data/gsm8k/train.parquet \
 data.val_files=$HOME/data/gsm8k/test.parquet \
 data.train_batch_size=256 \
 data.max_prompt_length=512 \
 data.max_response_length=256 \
 actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \
 actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \
 actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=64 \
 actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=4 \
 actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \
 actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.4 \
 critic.optim.lr=1e-5 \
 critic.model.path=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \
 algorithm.kl_ctrl.kl_coef=0.001 \
 trainer.logger=console \
 trainer.n_gpus_per_node=1 \
 trainer.total_epochs=15 2>&1 | tee verl_demo.log

训练过程解析

上述命令启动了一个完整的PPO训练流程，关键组件包括：

Actor模型：基于Qwen2.5-0.5B-Instruct，通过RL优化生成回答
Critic模型：评估生成内容的质量，提供价值估计
Reward函数：基于规则的奖励模型，检查答案正确性，代码见verl/utils/reward_score/gsm8k.py

训练过程中，关键日志包括：

critic/score/mean：平均奖励分数
actor/pg_loss：策略梯度损失
critic/vf_loss：价值函数损失
response_length/mean：平均回答长度

断点续训与模型合并

训练中断后，可通过以下方式恢复：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 ... \
 trainer.resume=True \
 trainer.resume_ckpt_path=checkpoints/your_project/your_experiment/global_step_500

训练完成后，合并模型权重：

python3 -m verl.model_merger merge \
 --backend fsdp \
 --local_dir checkpoints/your_project/your_experiment/global_step_1000/actor \
 --target_dir merged_model

第3-4天：性能优化与调参

关键性能指标

训练性能可通过以下指标评估：

每秒处理token数（tokens/s）
GPU内存利用率
训练稳定性（奖励分数增长趋势）

开启详细日志以便分析：

actor_rollout_ref.rollout.disable_log_stats=False

推理性能优化

调整GPU内存利用率：

actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.6

对于vLLM后端，该参数控制模型和KV缓存使用的GPU内存比例，推荐设置0.5-0.7。

增加批处理大小：

actor_rollout_ref.rollout.max_num_batched_tokens=4096

启用序列打包：

actor_rollout_ref.model.use_remove_padding=True

该特性通过移除padding token提高GPU利用率，支持Llama、Mistral、Qwen等模型。

训练性能优化

启用动态批处理：

actor_rollout_ref.actor.use_dynamic_bsz=True
critic.use_dynamic_bsz=True

动态批处理根据序列长度自动调整批大小，提高GPU利用率。此时需要设置token限制而非批大小：

actor_rollout_ref.actor.ppo_max_token_len_per_gpu=4096
critic.ppo_max_token_len_per_gpu=8192

梯度检查点：

actor_rollout_ref.model.enable_gradient_checkpointing=True
critic.model.enable_gradient_checkpointing=True

FSDP优化：

actor_rollout_ref.actor.fsdp_config.forward_prefetch=True
actor_rollout_ref.actor.strategy="fsdp2"  # 使用FSDP2提升性能

FSDP2相比传统FSDP可降低7%内存使用，提升1.5%吞吐量。

超参数调优

学习率：
- Actor: 1e-6 ~ 5e-6
- Critic: 1e-5 ~ 5e-5
PPO参数：
- algorithm.kl_ctrl.kl_coef: 0.001 ~ 0.01（KL惩罚系数）
- actor_rollout_ref.actor.entropy_coeff: 0.01 ~ 0.1（熵奖励系数）
批大小关系：
- data.train_batch_size = actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size × 积累步数

第5-6天：分布式训练部署

单机多GPU训练

直接设置GPU数量即可：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 ... \
 trainer.n_gpus_per_node=4  # 使用4张GPU

多节点训练：Ray集群

启动Head节点：

ray start --head --dashboard-host=0.0.0.0 --port=6379

启动Worker节点：

ray start --address="head_node_ip:6379"

提交任务：

ray job submit --address="http://head_node_ip:8265" \
 --runtime-env=verl/trainer/runtime_env.yaml \
 -- \
 python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 trainer.n_gpus_per_node=8 \
 trainer.nnodes=2 \
 ...

云平台部署：SkyPilot

verl提供SkyPilot配置文件，支持AWS、GCP、Azure等云平台一键部署。以GCP为例：

准备配置文件：examples/skypilot/verl-grpo.yaml
启动集群：

export WANDB_API_KEY=your_wandb_key
sky launch -c verl-cluster examples/skypilot/verl-grpo.yaml

监控集群：

sky status --endpoint 8265 verl-cluster

通过浏览器访问Ray Dashboard监控训练进度。

大规模训练配置示例

以Qwen2-7B模型在2节点（每节点8GPU）上的训练为例：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 data.train_files="['$HOME/data/gsm8k/train.parquet', '$HOME/data/math/train.parquet']" \
 data.val_files="['$HOME/data/gsm8k/test.parquet', '$HOME/data/math/test.parquet']" \
 data.train_batch_size=1024 \
 data.max_prompt_length=1024 \
 data.max_response_length=1024 \
 algorithm.adv_estimator=grpo \
 actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen2-7B-Instruct \
 actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \
 actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=256 \
 actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=16 \
 actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size=2 \
 actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \
 actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.6 \
 trainer.n_gpus_per_node=8 \
 trainer.nnodes=2 \
 trainer.logger='["console","wandb"]'

完整脚本可参考examples/grpo_trainer/run_qwen2-7b_math.sh。

第7天：生产级最佳实践

训练监控与分析

WandB集成：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \
 ... \
 trainer.logger='["console","wandb"]' \
 trainer.project_name="verl_math_rl" \
 trainer.experiment_name="qwen2-7b-grpo"

性能分析：

使用Nsight Systems捕获性能数据：

nsys profile -o verl_profile python3 -m verl.trainer.main_ppo ...

分析指南见docs/perf/nsight_profiling.md。

模型评估

使用提供的评估脚本评估模型性能：

python3 examples/evaluation/evaluate_gsm8k.py --model_path merged_model --dataset_path ~/data/gsm8k/test.parquet

评估指标包括：

准确率（Accuracy）
推理步数（Reasoning Steps）
计算效率（Tokens per Second）

模型部署

vLLM部署：

python3 -m vllm.entrypoints.api_server \
 --model merged_model \
 --tensor-parallel-size 2 \
 --port 8000

集成到应用：

使用OpenAI兼容API调用模型：

import requests

response = requests.post("http://localhost:8000/v1/completions",
    json={
        "prompt": "What is 2+2?",
        "max_tokens": 100,
        "temperature": 0.7
    }
)
print(response.json())

高级功能探索

多轮对话训练：

参考SGLang多轮交互示例，支持工具调用能力训练。

混合流程训练：

结合SFT和RL的优势，参考docs/hybrid_flow.rst。

自定义奖励模型：

实现自定义奖励函数，参考recipe/entropy/reward.py。

总结与后续学习

通过7天的学习，你已掌握verl从安装到生产部署的全流程。关键资源包括：

示例代码：examples/目录包含各类训练脚本
文档：docs/提供完整API和概念说明
配置模板：examples/grpo_trainer/等目录下的shell脚本

后续可深入探索：

多模态模型训练
大规模分布式优化
自定义算法实现

verl持续更新中，建议定期查看CONTRIBUTING.md参与贡献或获取最新特性信息。

【免费下载链接】verl verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ve/verl

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考