VeRL：强化学习与大模型训练的高效融合框架

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1 概述：VeRL的起源与核心价值

VeRL（Versatile Reinforcement Learning）是一个由字节跳动Seed团队与香港大学联合开发的开源强化学习框架，专为大规模模型（尤其是大语言模型）的强化学习训练而设计。该框架采用创新的混合编程模型，巧妙融合了单控制器（Single-Controller）的灵活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，显著提升了训练吞吐量，同时降低了开发和维护的复杂度。

🌟 理解VeRL的简单比喻：想象一下指挥一个大型交响乐团。单控制器就像是一位全能指挥家，统一指挥所有乐手，确保协调但可能负担过重；而多控制器则像是拥有声部首席的乐团，各声部自主管理，整体协作更高效。VeRL的混合模式就像是结合了这两种优势：一位总指挥把握全局，各声部首席负责细节执行，既保证了音乐会的整体和谐，又提升了排练效率。

强化学习（RL）对大模型复杂推理能力的提升有关键作用，然而RL复杂的计算流程以及现有系统的局限性，也给训练和部署带来了巨大挑战。VeRL正是为了解决这些问题而诞生，它帮助从业者更高效灵活地训练大模型，特别是在大语言模型的强化学习训练方面表现出色。

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2 技术原理：VeRL的核心创新

2.1 混合编程模型（Hybrid Flow）

VeRL最核心的创新是其混合编程模型（Hybrid Flow），它将LLM RL训练逻辑的数据流建模成一个两层的hybrid flow问题，进行了有效的解耦：

控制流（Control Flow）：位于high-level，描述了多个模型角色（如Actor、Critic、RM、Reference等）之间的交互逻辑。例如，actor生成经验数据后，Critic、RM和reference模型开始计算分数，完成后计算GAE和相应loss。
计算流（Computation Flow）：位于low-level，描述了单个模型角色内部的计算流程（如前向/反向传播、优化器更新、自回归生成等），管理模型的训练和推理具体过程。

这种分层设计使得VeRL能够同时兼顾灵活性和高效性，既方便新算法的开发和实现，又避免了单一控制器可能带来的通信瓶颈。

2.2 单控制器与多控制器的巧妙结合

VeRL巧妙地结合了单控制器和多控制器两种设计模式的优点：

单控制器模式：VeRL通过single controller pattern来实现RL算法的控制流。这种架构清晰，容易理解，所有逻辑集中在一处，便于维护和管理，特别有利于算法研究人员开发和实现新算法。
多控制器模式：VeRL在计算流维度使用multi-controller模式，通过设计多层级的worker（RayWorkerGroup → WorkerDict → ModelWorker → ParallelWorker），实现计算流的multi-controller封装，避免了single controller实现计算流潜在的通信开销过大的问题。

2.3 分布式执行与资源管理

VeRL构建在Ray分布式计算框架之上，利用Ray管理RL中复杂的Roles（如PPO需要四个模型）和分配资源。Ray的核心概念包括：

Ray Actor：有状态的远程计算任务，一般是被ray.remote装饰器装饰的Python类，运行时是一个进程。
Ray Task：无状态的远程计算任务，一般是被ray.remote装饰器装饰的Python函数。
资源管理：Ray可以自动管理CPU、GPU、Mem等资源的分配，并且可以设计资源组（placement group），将不同的ray actor指定放置在相同或不同的资源位置。

VeRL支持多种并行策略，包括数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP） 以及基于ulysess的序列并行（SP），这些策略在不同阶段可能会灵活变化。VeRL同时支持和适配FSDP和Megatron两套训练引擎，前者逻辑清晰且方便支持新的模型结构，研究友好；后者对超大规模（如100B以上）的模型训练更友好，并且参数resharding的开销更小，工程友好。

3 VeRL的核心特性与优势

3.1 训练效率提升

VeRL通过其创新的架构设计，显著提升了强化学习训练的效率和可扩展性。具体来说，VeRL在以下方面表现出色：

高吞吐量训练：VeRL的混合引擎为零冗余的模型参数re-sharding做了大量优化，显著提升了训练吞吐量。
异步执行优化：VeRL利用Ray的异步执行能力，允许actor/critic/generator/rm之间互相重叠处理时间（overlap）。例如，actor在更新上一个batch的时候，generator已经可以生成下一个batch了。这种异步化优化特别针对RL训练中的主要时间卡点——rollout位置。
资源利用率高：通过精细的资源管理和分配，VeRL能够最大限度地利用可用计算资源，降低训练成本。

3.2 灵活性与易用性

VeRL不仅注重效率，也十分关注开发者的体验和灵活性：

算法开发友好：Single controller模式使得所有逻辑集中在一处，便于维护和管理，非常方便新算法的开发和实现。算法研究人员可以更容易地设计和使用新算法（如agent的multi-turn RL）。
易于调试：相比完全分布式系统，VeRL的架构减少了调试难度。在全局multi-controller的框架上设计算法时，经常会遇到各种nccl集合通信hang住的问题，以及需要在多个角色之间同步的细微改动，而VeRL的single controller模式缓解了这些问题。
兼容性强：VeRL支持多种流行的训练引擎和并行策略，可以适应不同的硬件环境和技术栈。

3.3 针对大模型训练的优化

VeRL特别针对大语言模型的强化学习训练进行了优化：

长序列支持：通过序列并行（SP）技术，VeRL能够在序列长度的维度切分并行，对长文RL训练很有必要。
多角色协作：大模型RL训练通常涉及多个模型角色（Actor、Critic、Reward Model、Reference Model等），VeRL提供了高效的协作机制。
内存管理：通过FSDP和Megatron等技术的支持，VeRL能够有效管理大规模模型训练中的内存使用，减少显存占用。

4 实际应用与性能表现

VeRL已经在多个实际场景中证明了其价值和性能。虽然搜索结果中没有提供详细的性能数据，但根据的描述，VeRL"显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度"。

在2025年7月的ICML会议上，字节跳动Seed团队展示了VeRL框架，并举办了"verl Happy Hour"专题Meetup，邀请了强化学习、推理系统和开源Agent基础设施领域的优秀研究者和工程师交流讨论。这表明VeRL已经在学术界和工业界引起了广泛关注。

VeRL特别适用于以下场景：

大语言模型的强化学习训练：如PPO、DPO等算法的训练流程
多智能体强化学习：支持多个智能体之间的复杂交互和协作
长序列训练任务：通过序列并行技术支持长上下文训练
研究和实验：由于其灵活性和易用性，VeRL非常适合研究人员进行新算法的探索和实验

5 与其他框架的比较

VeRL并非市场上唯一的强化学习框架。与其他框架（如OpenRLHF）相比，VeRL有其独特优势。OpenRLHF等也非常优秀的国产开源训练框架，设计理念都非常简洁，且各有一些独特的优势。

VeRL的主要特点在于其混合编程模型和双层流程设计，这使得它在灵活性和效率之间取得了良好平衡。此外，VeRL对多种并行策略和训练引擎的支持也使其能够适应不同的硬件环境和技术需求。

6 未来发展与挑战

尽管VeRL已经表现出色，但强化学习训练框架仍然面临一些挑战和发展方向：

异步优化：由于o1-liked RL的主要时间卡点在rollout位置，因此将rollout更好地异步化（例如充分利用线上serving集群的夜晚空闲时间）是未来RL infra优化的方向之一。
资源效率：进一步降低训练成本，提高资源利用效率仍然是重要课题。
生态系统建设：加强与其他工具和框架的集成，建设更完整的生态系统。
更多算法支持：扩展支持更多强化学习算法和训练范式。