verl-pipeline：verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLM

verl-pipeline：verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLM

verl-pipeline Async pipelined version of Verl 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verl-pipeline

verl是一个灵活、高效且可用于生产的大语言模型（LLM）的强化学习训练库。verl是**HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework论文的开源版本。verl易于使用和扩展，支持多种RL算法，与现有LLM基础设施无缝集成，并提供灵活的设备映射。verl还拥有高性能的吞吐量和高效的actor模型resharding，能够实现高效的资源利用和可扩展性。

项目介绍

verl是一个专为大型语言模型（LLM）设计的强化学习训练库。它基于HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework论文，旨在提供灵活、高效且可用于生产的解决方案。

verl具有以下特点：

• 易于扩展的RL算法：Hybrid编程模型结合了单一控制器和多控制器范式的优势，允许用户灵活地表示和高效地执行复杂的Post-Training数据流。用户可以使用几行代码构建RL数据流。

• 与现有LLM基础设施的无缝集成：通过解耦计算和数据依赖关系，verl可以与现有的LLM框架（如PyTorch FSDP、Megatron-LM和vLLM）无缝集成。此外，用户还可以轻松扩展到其他LLM训练和推理框架。

• 灵活的设备映射：支持将模型放置到不同集合的GPU上，以实现高效的资源利用和可扩展性，适用于不同大小的集群。

• 与HuggingFace模型的轻松集成。

项目技术分析

verl的技术分析如下：

• 高性能的吞吐量：通过无缝集成现有的SOTA LLM训练和推理框架，verl实现了高生成和训练吞吐量。

• 高效的actor模型resharding：通过3D-HybridEngine消除了内存冗余，并在训练和生成阶段之间显著减少了通信开销。

项目及技术应用场景

verl的应用场景包括：

• 大型语言模型训练：verl可以用于训练各种规模的LLM，包括70B模型和数百个GPU。

• 强化学习算法研究：verl提供了多种RL算法的实现，包括PPO、GRPO、ReMax、Reinforce++、RLOO和PRIME等。

• 代码生成和推理任务：verl可以用于训练LLM进行代码生成和推理任务，例如DeepSeek R1 Zero。

项目特点

verl具有以下特点：

• 易于使用和扩展：verl提供了灵活的编程模型和模块化API，使得用户可以轻松地构建和扩展RL数据流。

• 高性能：verl通过无缝集成现有的SOTA LLM训练和推理框架，实现了高性能的吞吐量。

• 高效：verl通过3D-HybridEngine消除了内存冗余，并在训练和生成阶段之间显著减少了通信开销。

• 可扩展性：verl支持灵活的设备映射，可以适用于不同大小的集群。

• 易于集成：verl可以与现有的LLM框架（如PyTorch FSDP、Megatron-LM和vLLM）无缝集成，并提供了与HuggingFace模型的轻松集成。

总之，verl是一个灵活、高效且可用于生产的大语言模型（LLM）的强化学习训练库。它提供了易于使用和扩展的编程模型和模块化API，支持多种RL算法，并与现有LLM基础设施无缝集成。verl的高性能和高效性使其成为大型语言模型训练和强化学习算法研究的理想选择。

verl-pipeline Async pipelined version of Verl 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/verl-pipeline