VeRL：強化學習與大模型訓練的高效融合框架

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1 概述：VeRL的起源與核心價值

VeRL（Versatile Reinforcement Learning）是一個由字節跳動Seed團隊與香港大學聯合開發的開源強化學習框架，專為大規模模型（尤其是大語言模型）的強化學習訓練而設計。該框架采用創新的混合編程模型，巧妙融合了單控制器（Single-Controller）的靈活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，顯著提升了訓練吞吐量，同時降低了開發和維護的復雜度。

🌟 理解VeRL的簡單比喻：想象一下指揮一個大型交響樂團。單控制器就像是一位全能指揮家，統一指揮所有樂手，確保協調但可能負擔過重；而多控制器則像是擁有聲部首席的樂團，各聲部自主管理，整體協作更高效。VeRL的混合模式就像是結合了這兩種優勢：一位總指揮把握全局，各聲部首席負責細節執行，既保證了音樂會的整體和諧，又提升了排練效率。

強化學習（RL）對大模型復雜推理能力的提升有關鍵作用，然而RL復雜的計算流程以及現有系統的局限性，也給訓練和部署帶來了巨大挑戰。VeRL正是為了解決這些問題而誕生，它幫助從業者更高效靈活地訓練大模型，特別是在大語言模型的強化學習訓練方面表現出色。

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2 技術原理：VeRL的核心創新

2.1 混合編程模型（Hybrid Flow）

VeRL最核心的創新是其混合編程模型（Hybrid Flow），它將LLM RL訓練邏輯的數據流建模成一個兩層的hybrid flow問題，進行了有效的解耦：

控制流（Control Flow）：位于high-level，描述了多個模型角色（如Actor、Critic、RM、Reference等）之間的交互邏輯。例如，actor生成經驗數據后，Critic、RM和reference模型開始計算分數，完成后計算GAE和相應loss。
計算流（Computation Flow）：位于low-level，描述了單個模型角色內部的計算流程（如前向/反向傳播、優化器更新、自回歸生成等），管理模型的訓練和推理具體過程。

這種分層設計使得VeRL能夠同時兼顧靈活性和高效性，既方便新算法的開發和實現，又避免了單一控制器可能帶來的通信瓶頸。

2.2 單控制器與多控制器的巧妙結合

VeRL巧妙地結合了單控制器和多控制器兩種設計模式的優點：

單控制器模式：VeRL通過single controller pattern來實現RL算法的控制流。這種架構清晰，容易理解，所有邏輯集中在一處，便于維護和管理，特別有利于算法研究人員開發和實現新算法。
多控制器模式：VeRL在計算流維度使用multi-controller模式，通過設計多層級的worker（RayWorkerGroup → WorkerDict → ModelWorker → ParallelWorker），實現計算流的multi-controller封裝，避免了single controller實現計算流潛在的通信開銷過大的問題。

2.3 分布式執行與資源管理

VeRL構建在Ray分布式計算框架之上，利用Ray管理RL中復雜的Roles（如PPO需要四個模型）和分配資源。Ray的核心概念包括：

Ray Actor：有狀態的遠程計算任務，一般是被ray.remote裝飾器裝飾的Python類，運行時是一個進程。
Ray Task：無狀態的遠程計算任務，一般是被ray.remote裝飾器裝飾的Python函數。
資源管理：Ray可以自動管理CPU、GPU、Mem等資源的分配，并且可以設計資源組（placement group），將不同的ray actor指定放置在相同或不同的資源位置。

VeRL支持多種并行策略，包括數據并行（DP）、張量并行（TP）、流水線并行（PP） 以及基于ulysess的序列并行（SP），這些策略在不同階段可能會靈活變化。VeRL同時支持和適配FSDP和Megatron兩套訓練引擎，前者邏輯清晰且方便支持新的模型結構，研究友好；后者對超大規模（如100B以上）的模型訓練更友好，并且參數resharding的開銷更小，工程友好。

3 VeRL的核心特性與優勢

3.1 訓練效率提升

VeRL通過其創新的架構設計，顯著提升了強化學習訓練的效率和可擴展性。具體來說，VeRL在以下方面表現出色：

高吞吐量訓練：VeRL的混合引擎為零冗余的模型參數re-sharding做了大量優化，顯著提升了訓練吞吐量。
異步執行優化：VeRL利用Ray的異步執行能力，允許actor/critic/generator/rm之間互相重疊處理時間（overlap）。例如，actor在更新上一個batch的時候，generator已經可以生成下一個batch了。這種異步化優化特別針對RL訓練中的主要時間卡點——rollout位置。
資源利用率高：通過精細的資源管理和分配，VeRL能夠最大限度地利用可用計算資源，降低訓練成本。

3.2 靈活性與易用性

VeRL不僅注重效率，也十分關注開發者的體驗和靈活性：

算法開發友好：Single controller模式使得所有邏輯集中在一處，便于維護和管理，非常方便新算法的開發和實現。算法研究人員可以更容易地設計和使用新算法（如agent的multi-turn RL）。
易于調試：相比完全分布式系統，VeRL的架構減少了調試難度。在全局multi-controller的框架上設計算法時，經常會遇到各種nccl集合通信hang住的問題，以及需要在多個角色之間同步的細微改動，而VeRL的single controller模式緩解了這些問題。
兼容性強：VeRL支持多種流行的訓練引擎和并行策略，可以適應不同的硬件環境和技術棧。

3.3 針對大模型訓練的優化

VeRL特別針對大語言模型的強化學習訓練進行了優化：

長序列支持：通過序列并行（SP）技術，VeRL能夠在序列長度的維度切分并行，對長文RL訓練很有必要。
多角色協作：大模型RL訓練通常涉及多個模型角色（Actor、Critic、Reward Model、Reference Model等），VeRL提供了高效的協作機制。
內存管理：通過FSDP和Megatron等技術的支持，VeRL能夠有效管理大規模模型訓練中的內存使用，減少顯存占用。

4 實際應用與性能表現

VeRL已經在多個實際場景中證明了其價值和性能。雖然搜索結果中沒有提供詳細的性能數據，但根據的描述，VeRL"顯著提升訓練吞吐量，降低開發和維護復雜度"。

在2025年7月的ICML會議上，字節跳動Seed團隊展示了VeRL框架，并舉辦了"verl Happy Hour"專題Meetup，邀請了強化學習、推理系統和開源Agent基礎設施領域的優秀研究者和工程師交流討論。這表明VeRL已經在學術界和工業界引起了廣泛關注。

VeRL特別適用于以下場景：

大語言模型的強化學習訓練：如PPO、DPO等算法的訓練流程
多智能體強化學習：支持多個智能體之間的復雜交互和協作
長序列訓練任務：通過序列并行技術支持長上下文訓練
研究和實驗：由于其靈活性和易用性，VeRL非常適合研究人員進行新算法的探索和實驗

5 與其他框架的比較

VeRL并非市場上唯一的強化學習框架。與其他框架（如OpenRLHF）相比，VeRL有其獨特優勢。OpenRLHF等也非常優秀的國產開源訓練框架，設計理念都非常簡潔，且各有一些獨特的優勢。

VeRL的主要特點在于其混合編程模型和雙層流程設計，這使得它在靈活性和效率之間取得了良好平衡。此外，VeRL對多種并行策略和訓練引擎的支持也使其能夠適應不同的硬件環境和技術需求。

6 未來發展與挑戰

盡管VeRL已經表現出色，但強化學習訓練框架仍然面臨一些挑戰和發展方向：

異步優化：由于o1-liked RL的主要時間卡點在rollout位置，因此將rollout更好地異步化（例如充分利用線上serving集群的夜晚空閑時間）是未來RL infra優化的方向之一。
資源效率：進一步降低訓練成本，提高資源利用效率仍然是重要課題。
生態系統建設：加強與其他工具和框架的集成，建設更完整的生態系統。
更多算法支持：擴展支持更多強化學習算法和訓練范式。