解决modelscope/swift项目中Qwen2.5-VL-3B模型GRPO训练5卡并行错误

在使用modelscope/swift项目进行Qwen2.5-VL-3B模型的GRPO训练时，开发者在5卡并行配置下遇到了一个关键错误。本文将深入分析该问题的根源，并提供有效的解决方案。

问题现象

当尝试在5张GPU卡上运行GRPO训练任务时，系统报出AssertionError错误，具体表现为vLLM引擎初始化失败。错误日志显示在初始化分布式环境时，cpu_group被断言为None，导致训练过程中断。

错误分析

该问题主要涉及以下几个技术层面：

1. vLLM版本兼容性：vLLM 0.7.3版本在此场景下存在已知问题
2. 分布式训练配置：5卡并行时的tensor并行设置可能不当
3. 模型加载机制：多卡环境下的模型初始化流程存在缺陷

解决方案

经过验证，有以下几种可行的解决方法：

1. 降级使用稳定版本： 安装ms-swift 3.2.0.post2版本可以解决此问题：

   pip install ms_swift==3.2.0.post2
   

2. 调整GPU卡数量： 将训练配置改为4卡并行可规避此问题，修改参数如下：

   NPROC_PER_NODE=4 \
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
   tensor_parallel_size=4
   

3. 优化训练参数： 对于5卡环境，可以尝试调整以下参数组合：

   tensor_parallel_size=5 \
   vllm_gpu_memory_utilization=0.5 \
   per_device_train_batch_size=1
   

最佳实践建议

1. 版本控制：建议使用经过验证的稳定版本组合
2. 资源规划：根据模型大小合理规划GPU卡数量
3. 参数调优：逐步增加并行规模，观察系统稳定性
4. 日志监控：密切关注初始化阶段的日志输出

总结

该问题反映了深度学习分布式训练中版本兼容性和资源配置的重要性。通过版本回退或资源配置调整，可以有效解决此类并行训练问题。建议开发者在进行大规模分布式训练前，先进行小规模验证，确保系统稳定性。