Verl项目中的Ray OOM问题分析与解决方案

问题背景

在Verl项目的大规模强化学习训练过程中，用户报告了一个严重的内存泄漏问题。随着训练进程的推进，系统内存利用率呈现线性增长趋势，最终导致Ray框架报出内存不足(OOM)错误并终止训练过程。这一现象在多个用户环境中重现，严重影响了训练稳定性和效率。

现象描述

从监控数据中可以观察到以下典型现象：

1. 系统内存线性增长：训练初期内存使用正常，但随着训练步数增加，内存占用持续攀升
2. OOM崩溃：当内存达到系统上限时，Ray会抛出"MemoryError"并终止进程
3. 版本相关性：问题在vllm 0.6.3和0.7.x版本中均有出现，但表现可能略有不同

技术分析

内存泄漏定位过程

通过jemalloc内存分析工具，技术团队对问题进行了深入排查：

1. 内存快照对比：在不同训练阶段(如i500、i1000、i1900步)采集内存快照
2. 泄漏点识别：发现特定函数地址(如0000000000506437)的内存占用持续增长且不被释放
3. 组件隔离：通过排除法确定问题与vllm组件相关

根本原因

深入分析发现，内存泄漏源于vllm引擎中的序列组(seq_group)管理机制存在缺陷。具体表现为：

1. 序列组释放不彻底：在生成序列和计算log_prob后，相关内存未能正确释放
2. 累积效应：随着训练数据量增大，未释放内存呈线性增长趋势
3. 版本差异：不同vllm版本中该问题的表现形式和严重程度可能不同

解决方案

临时解决方案

对于不同vllm版本，可采用以下临时解决方案：

1. vllm 0.7.x版本：

   • 使用特定commit版本(227578480d71fc94ef46ca77fb69496412158d68)
   • 替换关键模块文件

2. vllm 0.6.3版本：

   • 设置actor_rollout_ref.rollout.free_cache_engine=False
   • 监控内存使用情况

长期解决方案

技术团队已提交修复PR，主要改进包括：

1. 完善序列组内存管理机制
2. 确保生成和计算过程中的临时内存及时释放
3. 增强内存使用监控和预警

最佳实践建议

1. 版本选择：推荐使用经过验证的稳定版本组合
2. 内存监控：训练过程中实时监控内存使用曲线
3. 参数调优：根据硬件配置合理设置batch_size等关键参数
4. 定期重启：对于长时间训练任务，可考虑定期重启释放累积内存

总结

Verl项目中的Ray OOM问题揭示了大规模强化学习系统内存管理的复杂性。通过技术团队的深入分析和修复，不仅解决了当前问题，也为类似系统的内存优化提供了宝贵经验。用户在实际应用中应关注版本兼容性，合理配置系统参数，并建立完善的内存监控机制，以确保训练过程的稳定性和效率。