字节跳动Seed团队：打造世界级大模型强化学习引擎verl

2026-02-04 04:47:30作者：蔡怀权

你是否还在为大模型强化学习训练的复杂性和低效性而困扰？是否渴望一个既能灵活适配多种算法，又能无缝集成现有大模型基础设施的框架？本文将带你深入了解字节跳动Seed团队开源的强化学习框架verl，揭秘如何用它轻松实现高效、灵活的大模型训练。读完本文，你将掌握verl的核心优势、快速上手方法以及在实际场景中的应用，让大模型训练不再困难。

项目概述

verl（Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs）是由字节跳动Seed团队发起并由社区共同维护的强化学习训练框架，专为大语言模型（LLM）的后训练设计。它是论文《HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework》的开源实现，旨在提供灵活、高效且可用于生产环境的大模型强化学习解决方案。

verl的核心优势在于其混合控制器编程模型，该模型结合了单控制器和多控制器范式的优点，能够灵活表示和高效执行复杂的后训练数据流，让用户可以用少量代码构建各种强化学习数据流。同时，verl通过模块化API解耦计算和数据依赖，实现了与现有LLM框架（如PyTorch FSDP、Megatron-LM、vLLM和SGLang）的无缝集成，用户还可以轻松扩展到其他LLM训练和推理框架。

核心功能特性

verl具有以下核心功能特性：

多样化RL算法的轻松扩展：借助混合控制器编程模型，用户可以轻松构建各种强化学习数据流，如PPO、GRPO等，只需几行代码即可实现。
与现有LLM基础设施的无缝集成：模块化API设计使得verl能够与PyTorch FSDP、Megatron-LM、vLLM、SGLang等现有LLM框架无缝集成，同时方便扩展到其他框架。
灵活的设备映射和并行性：支持将模型放置在不同的GPU集合上，以实现高效的资源利用和跨不同集群规模的可扩展性。
与流行的HuggingFace模型的现成集成：方便用户直接使用HuggingFace生态中的各种模型。
最先进的吞吐量：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。
借助3D-HybridEngine实现高效的actor模型重分片：消除了内存冗余，并显著减少了训练和生成阶段之间转换时的通信开销。

官方文档

官方文档提供了关于verl的详细信息，包括安装指南、快速入门、编程指南、算法介绍等内容。你可以通过官方文档深入了解verl的各个方面。

快速上手

安装指南

要开始使用verl，首先需要进行安装。verl提供了多种安装方式，以适应不同的环境和需求。你可以参考安装指南获取详细的安装步骤。

快速入门教程

为了帮助用户快速上手verl，官方提供了详细的快速入门教程。该教程将引导你完成从环境设置到运行简单强化学习训练任务的整个过程。通过快速入门教程，你可以在短时间内了解verl的基本使用方法。

多节点训练配置

对于需要进行大规模训练的用户，verl支持多节点训练。多节点训练指南将详细介绍如何配置多节点环境，以充分利用集群资源，提高训练效率。

核心算法与实现

主要强化学习算法

verl支持多种主流的强化学习算法，以满足不同的训练需求。以下是一些主要的算法：

PPO（Proximal Policy Optimization）：一种常用的强化学习算法，通过clip目标函数来稳定训练过程。相关实现和示例可以参考PPO算法文档和PPO训练器示例。
GRPO（Generalized Proximal Policy Optimization）：对PPO的扩展，在某些场景下可能具有更好的性能。你可以在GRPO算法文档和GRPO训练器示例中找到更多信息。
DAPO（Direct Preference Optimization）：一种直接基于偏好数据进行优化的算法。相关内容可以查看DAPO算法文档和DAPO recipe。