VolcEngine Verl项目对Qwen3模型支持的技术解析
2025-05-31 12:30:25作者:邓越浪Henry
在深度学习模型推理和训练框架领域,VolcEngine开源的Verl项目近期迎来了一个重要更新——对Qwen3系列模型的支持。本文将深入分析这一技术演进的关键细节。
架构支持机制
Verl框架通过RMPad(Remove Padding)技术优化计算效率,该技术原本仅支持Llama、Mistral、Gemma和Qwen2等架构。当用户尝试加载Qwen3模型时,系统会抛出架构不支持的异常,这源于框架对新架构的识别机制尚未更新。
解决方案演进
开发团队提供了两种解决路径:
- 临时方案:在模型配置中设置
use_remove_padding=False
参数,虽然会牺牲部分计算效率,但可以保证模型正常运行 - 根本方案:升级到最新版Verl框架,该版本已实现对Qwen3的自动适配
值得注意的是,最新版本不仅支持基础版Qwen3,其混合专家(MoE)架构变体也能良好运行。这得益于框架对Flash Attention技术的集成,当检测到模型支持该特性时,RMPad优化会自动生效。
实践建议
对于使用Verl进行Qwen3模型全参数微调(SFT)的用户,需要注意:
- 确保运行环境已更新至支持Qwen3的Verl版本
- 全参数训练速度可能较慢,这是正常现象
- 建议监控GPU显存使用情况,必要时调整批次大小
该更新体现了Verl框架持续跟进前沿模型架构的承诺,为大规模语言模型的高效推理和训练提供了更完善的支持。开发者可以基于此技术栈更便捷地开展Qwen3相关的模型优化和应用开发工作。
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