Verl：字节跳动开源的 LLM 强化学习训练工具，高效支持 RLHF 与多算法部署

一、Verl是什么？

Verl是由字节跳动Seed团队发起、社区共同维护的开源强化学习（RL）训练库，专为大型语言模型（LLMs）设计，该项目以“灵活易用、高效性能、生产级就绪”为核心优势，深度整合PPO、GRPO、DAPO等主流RL算法，无缝兼容FSDP、vLLM、Hugging Face Transformers等训练与推理框架，支持多模态交互、工具调用、长文本对话等复杂场景。通过模块化设计与3D-HybridEngine优化，Verl可适配从小型模型（7B）到超大规模模型（671B）的训练需求，能帮助开发者快速搭建稳定、高效的LLM强化学习流程，大幅降低RLHF技术落地门槛，适用于科研验证与工业级部署双重场景。

Verl的核心定位是“LLM强化学习的生产级解决方案”，其设计理念围绕“解耦、兼容、高效”三大核心展开：

• 解耦计算与数据依赖：通过模块化架构，将算法逻辑、模型部署、数据处理拆分为独立组件，降低开发者的使用门槛；

• 兼容现有技术生态：无缝对接Hugging Face Transformers、Modelscope等主流模型库，以及FSDP、Megatron-LM、vLLM等训练/推理框架，无需重构现有基础设施；

• 高效支撑大规模训练：通过3D-HybridEngine、Flash Attention 2等优化技术，在数百GPU集群上实现超大规模模型（671B参数）的高效训练，同时控制内存占用与通信开销。

作为社区驱动的开源项目，Verl不仅提供核心训练框架，还衍生出多个垂直场景的生态项目（如TinyZero、DAPO、verl-agent），形成“核心库+场景化工具”的完整生态，覆盖从算法研究到工业部署的全流程需求。

二、功能特色：灵活、高效、全面的LLM强化学习解决方案

Verl的功能设计紧密围绕LLM强化学习的实际需求，既兼顾“易用性”降低入门门槛，又保障“高性能”支撑生产级部署，核心特色可概括为五大维度：

1. 极致灵活性：低代码扩展，无缝适配现有生态

Verl的核心优势之一是“灵活易用”，通过创新的编程模型与模块化设计，让开发者无需关注底层细节，即可快速实现复杂RL流程：

• 混合控制器编程模型：无需从零编写RL数据流，通过“控制器+执行器”的组合模式，仅需少量代码即可集成PPO、GRPO等复杂算法。例如，实现GRPO训练仅需配置奖励函数与模型路径，框架自动处理采样、更新、评估等流程；

• 模块化API设计：解耦“模型加载、数据处理、算法执行、实验跟踪”等核心组件，支持按需替换。例如，可直接复用现有Hugging Face模型作为策略网络，或切换vLLM与SGLang作为推理引擎，无需修改核心训练逻辑；

• 灵活设备映射：支持单GPU、多GPU单机、多GPU多节点等多种部署模式，自动优化设备资源分配。例如，在多节点集群中，可指定部分GPU用于模型训练、部分用于推理采样，提升资源利用率；

• 广泛模型兼容：支持Hugging Face Transformers、Modelscope Hub的主流LLM与VLM（视觉-语言模型），包括Qwen-3系列、Llama3.1系列、Gemma2、Mistral、Qwen-VL等，无需额外适配即可直接加载训练。

2. 顶尖高效性能：突破大规模训练的性能瓶颈

Verl通过深度整合SOTA训练与推理技术，实现“高吞吐量、低资源占用”的训练体验，核心优化包括：

• 3D-HybridEngine优化：创新的“数据并行+模型并行+序列并行”混合策略，减少模型在“训练阶段”与“生成采样阶段”转换时的内存冗余（如避免重复加载模型权重），同时降低跨GPU通信开销，吞吐量较传统框架提升30%以上；

• 集成SOTA引擎：训练侧兼容FSDP、FSDP2、Megatron-LM（支持超大规模模型分片），推理侧集成vLLM（高吞吐量采样）、SGLang（动态推理优化），实现“训练-采样”全流程高效衔接；

• 计算效率优化：支持Flash Attention 2（加速注意力计算，显存占用降低50%）、Liger-kernel（优化张量计算）、序列打包（提升batch数据利用率）等技术，在7B模型训练中，单GPU吞吐量可达传统框架的1.8倍。

3. 全面功能覆盖：算法、场景、工具一站式支持

Verl提供从“算法选择”到“场景适配”的全链路功能，无需额外集成第三方工具即可满足复杂需求：

• 丰富RL算法支持：覆盖主流RLHF算法，适配不同场景需求，具体如下表所示：

• 多元奖励机制：支持“模型奖励”（如使用Reward Model打分）和“函数奖励”（如数学题自动判分、代码执行结果验证），满足不同场景的奖励计算需求；

• 多模态与工具调用支持：原生适配视觉-语言模型（VLMs）的强化学习训练，支持多轮对话、工具调用（如API调用、数据库查询）等复杂场景，可通过verl-agent生态项目实现长horizon任务训练；

• 实验跟踪集成：内置wandb、swanlab、mlflow、tensorboard等主流实验跟踪工具，自动记录训练日志、模型权重、性能指标，支持实验复现与对比分析。

4. 生产级稳定性：经过大规模场景验证

Verl并非仅适用于科研实验，其设计之初就面向工业级部署需求：

• 完善的错误处理机制：支持训练中断恢复、异常日志报警、模型权重自动备份，避免大规模训练过程中因故障导致的数据丢失；

• 标准化Docker镜像：提供vLLM/FSDP、SGLang/FSDP等多种预配置Docker镜像，包含所有依赖环境，一键启动训练，避免“环境配置踩坑”；

• 大规模部署验证：已在字节跳动内部及社区场景中，完成671B参数模型、数百GPU集群的训练验证，支持7×24小时稳定运行。

5. 活跃生态支持：场景化衍生项目加速落地

Verl的生态系统持续扩张，衍生出多个垂直场景的工具包，降低特定场景的落地成本：

• TinyZero：复现DeepSeek R1 Zero的推理任务方案，专注于“零样本推理”场景的RL优化；

• DAPO：开源SOTA RL算法，在数学基准（如MATH）上超越DeepSeek-R1-Zero，专为可验证任务设计；

• verl-agent：长horizon LLM/VLM代理的可扩展训练框架，集成GiGPO算法，支持复杂任务拆解与工具调用链训练；

• ReTool：针对LLM策略性工具使用的强化学习方案，优化工具选择、参数生成、结果反馈的全流程。

此外，Verl的recipe目录提供丰富的端到端示例，包括PPO训练Qwen-7B、GRPO优化Llama3.1、多模态RL训练等，开发者可直接复用代码快速启动项目。

三、技术细节：支撑高效RL训练的核心架构与优化

Verl的高性能与灵活性，源于其底层架构的精心设计与关键技术优化，核心可拆解为“架构设计”“技术优化”“兼容性适配”三大模块：

1. 核心架构设计：模块化+混合控制器，解耦复杂依赖

Verl采用“分层模块化+混合控制器”架构，将复杂的RL训练流程拆分为独立组件，同时通过控制器统一调度，兼顾灵活性与易用性：

• 分层模块化架构（自下而上）：

• 底层：框架适配层。负责对接训练框架（FSDP、Megatron-LM）、推理框架（vLLM、SGLang）、模型库（Hugging Face、Modelscope），提供统一的API接口，屏蔽不同框架的底层差异；

• 中层：核心算法层。包含PPO、GRPO等RL算法的实现，以及奖励计算、采样策略、优化器配置等核心逻辑，支持算法快速替换与扩展；

• 上层：应用场景层。针对多模态、工具调用、长文本对话等场景，提供专用的数据处理管道、模型适配逻辑与评估指标；

• 混合控制器编程模型：

• 核心组件：控制器（Controller）负责定义RL数据流（如“采样→计算奖励→更新策略→评估”），执行器（Executor）负责具体任务（如vLLM执行生成采样、FSDP执行模型更新）；

• 工作流程：开发者通过配置文件定义“数据流步骤”与“执行器映射”，控制器自动调度各执行器协同工作，无需编写复杂的流程控制代码；

• 数据管道设计：支持流式数据加载、批量处理、序列打包等功能，兼容JSON、Parquet等多种数据格式，可直接对接Hugging Face Datasets，简化数据预处理流程。

2. 关键技术优化：突破性能与资源瓶颈

为支撑大规模LLM的RL训练，Verl针对性地进行了三大维度的优化：

• 内存优化：

• 模型分片存储：通过FSDP或Megatron-LM的模型并行策略，将超大模型（如671B参数）的权重、梯度分片存储在多个GPU上，单个GPU仅需承载部分计算，降低显存压力；

• 动态内存管理：自动释放训练过程中临时占用的显存（如采样阶段的生成结果），避免内存泄漏；

• 低秩适配（LoRA/QLoRA）：支持仅训练模型的低秩矩阵，冻结大部分参数，显存占用降低70%以上，适配低资源环境（如单GPU训练7B模型）；

• 通信优化：

• 梯度压缩：对跨GPU传输的梯度进行量化压缩（如FP16→INT8），减少通信数据量；

• 集体通信优化：采用NCCL优化跨节点通信，支持异步通信与梯度累积，隐藏通信延迟；

• 3D-HybridEngine通信策略：根据模型规模与集群配置，自动调整数据并行、模型并行、序列并行的比例，在大规模集群中通信开销降低40%；

• 计算效率优化：

• Flash Attention 2：替换传统注意力计算逻辑，减少显存访问次数，注意力计算速度提升2倍，显存占用降低50%；

• Liger-kernel：优化Transformer层的张量计算，适配GPU架构（如A100、H100），整体训练速度提升15%-30%；

• 序列打包（Sequence Packing）：将多个短序列打包为单个长序列，充分利用GPU计算资源，batch吞吐量提升30%以上。

3. 兼容性适配方案：无缝对接现有技术生态

Verl的核心设计目标之一是“兼容现有基础设施”，避免开发者重构代码，其兼容性覆盖“训练框架、推理框架、模型生态”三大维度，具体如下表所示：

兼容性适配的核心逻辑是“统一接口封装”：Verl为不同框架提供标准化的适配层，例如，无论使用vLLM还是Hugging Face Transformers作为推理引擎，开发者调用的API均为verl.inference.generate()，框架自动处理底层差异，无需修改代码。

四、应用场景：覆盖LLM强化学习的核心落地场景

Verl的设计兼顾“科研验证”与“工业部署”，可适配多种LLM强化学习场景，核心应用包括以下五大类：

1. LLM模型对齐（RLHF）

这是Verl最核心的应用场景，通过RLHF将LLM的输出与人类偏好对齐，提升对话自然度、内容安全性、任务准确性：

• 应用场景示例：聊天机器人优化（让回答更符合人类习惯）、内容生成质量提升（减少无关信息、提升逻辑性）、指令跟随优化（让模型精准执行用户指令）；

• Verl的优势：支持PPO/GRPO等成熟算法，兼容大规模奖励模型（Reward Model）训练与推理，可通过多GPU集群快速完成千亿参数模型的对齐训练，同时提供实验跟踪工具，方便对比不同算法的对齐效果。

2. 多模态模型（VLMs）强化学习

随着视觉-语言模型（如Qwen-VL、LLaVA）的普及，多模态场景的RL训练需求日益增长，Verl原生支持多模态数据处理与训练：

• 应用场景示例：图文生成对齐（让图像描述更准确）、多模态对话优化（结合图像与文本的跨模态交互）、视觉指令跟随（如根据文本指令编辑图像）；

• Verl的优势：支持多模态数据（图像+文本）的流式加载与处理，兼容VLM模型的输入格式，可通过函数奖励机制（如图像描述准确率自动判断）实现多模态RL训练，无需额外开发数据处理管道。

3. 工具调用与智能代理训练

LLM作为智能代理（Agent）时，需要具备“调用工具完成复杂任务”的能力，Verl通过生态项目（verl-agent）与核心功能适配，支持工具调用链的RL训练：

• 应用场景示例：代码助手（调用编译器验证代码正确性）、办公代理（调用日历/邮件API安排行程）、数据分析代理（调用SQL查询工具处理数据）；

• Verl的优势：支持多轮工具交互的训练流程，可通过函数奖励机制（如工具调用成功率、任务完成率）优化策略，集成GiGPO算法提升长horizon任务的训练效果，适配复杂工具调用链的优化需求。

4. 专业领域模型优化

在数学、代码、法律等专业领域，LLM需要具备高精度输出能力，Verl通过“可验证奖励”与专用算法（如DAPO）适配这类场景：

• 应用场景示例：数学解题模型（通过公式计算验证结果正确性）、代码生成模型（通过单元测试验证代码可用性）、法律文书生成（确保内容符合法规条款）；

• Verl的优势：支持函数奖励机制，可集成专业领域的自动判分工具（如数学公式求解器、代码编译器），无需人工标注奖励数据；DAPO算法在专业领域的精度超越传统PPO，例如在MATH数学基准上，训练后的模型准确率提升15%以上。

5. 长文本对话与长horizon任务

长文本对话（如小说创作、技术文档撰写）与长horizon任务（如复杂问题拆解）需要LLM具备长期上下文记忆与逻辑连贯性，Verl通过序列并行与长序列优化，支持这类场景的RL训练：

• 应用场景示例：长文本创作（保持情节连贯性）、复杂任务拆解（如项目规划、科研方案设计）、多轮复杂对话（如客户服务、技术咨询）；

• Verl的优势：支持序列并行策略，可处理超长序列（如8192、16384 tokens）的训练，避免长序列导致的显存溢出；通过序列打包优化长序列计算效率，同时兼容vLLM的长文本生成功能，提升采样吞吐量。

五、使用方法：快速上手Verl的完整流程

Verl提供“Docker镜像”与“手动安装”两种部署方式，以下是从环境准备到模型训练的完整步骤，以“PPO训练Qwen-7B模型”为例：

1. 环境准备

方式一：使用官方Docker镜像（推荐，避免依赖冲突）

Verl提供多种预配置Docker镜像，包含训练所需的所有依赖（如PyTorch、vLLM、FSDP），支持不同框架组合：

# 拉取vLLM+FSDP配置的镜像（适用于高吞吐量采样场景）
docker pull verl/vllm-fsdp:latest

# 启动容器（映射本地目录到容器，方便数据与模型共享）
docker run -it --gpus all -v /local/data:/container/data -v /local/models:/container/models verl/vllm-fsdp:latest

方式二：手动安装（适合自定义环境）

• 系统要求：Ubuntu 20.04+/CentOS 7+，Python 3.9+，GPU支持CUDA 11.7+（推荐A100/H100）；

• 安装依赖：

# 安装PyTorch（需根据GPU架构调整CUDA版本）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装核心依赖
pip install verl

# 安装可选依赖（根据需要选择，如vLLM、wandb）
pip install vllm wandb

2. 快速上手：PPO训练Qwen-7B

步骤1：准备数据集

Verl支持Hugging Face Datasets或本地JSON文件，数据集需包含“用户指令（prompt）”与“参考回复（response）”，示例格式（JSON）：

[
 {"prompt": "请解释什么是强化学习？", "response": "强化学习是机器学习的一种范式，通过智能体与环境的交互，基于奖励信号优化行为策略..."},
 {"prompt": "如何提升LLM的推理能力？", "response": "提升LLM推理能力的方法包括：思维链（CoT）训练、强化学习对齐、多模态融合..."},
 ...
]

步骤2：编写训练配置文件（config.yaml）

配置文件定义模型路径、算法参数、训练资源等，示例：

# 模型配置
model:
 name: "qwen/Qwen-7B" # Hugging Face模型名称或本地路径
 load_in_8bit: false  # 是否启用8bit量化
 use_lora: true    # 是否启用LoRA
 lora_rank: 8     # LoRA秩

# 算法配置（PPO）
algorithm:
 type: "ppo"
 batch_size: 32    # 训练批次大小
 learning_rate: 1e-5  # 学习率
 num_rollouts: 1024  # 每次更新的采样数量
 gamma: 0.99      # 折扣因子
 clip_range: 0.2    # PPO裁剪范围

# 奖励配置（使用模型奖励）
reward:
 type: "model_based"
 reward_model: "berkeley-nest/Starling-RM-7B-alpha" # 奖励模型路径

# 训练资源配置
training:
 max_steps: 1000    # 最大训练步数
 gradient_accumulation_steps: 4 # 梯度累积步数
 devices: 4      # 训练GPU数量
 accelerator: "gpu"  # 加速器类型

# 推理配置（使用vLLM作为推理引擎）
inference:
 engine: "vllm"
 max_new_tokens: 512  # 生成最大长度
 temperature: 0.7   # 生成温度

# 实验跟踪配置
logging:
 project: "verl-ppo-qwen-7b"
 tracker: "wandb"   # 实验跟踪工具（wandb/mlflow/tensorboard）

步骤3：编写训练脚本（train.py）

import verl
from verl.config import load_config

# 加载配置文件
config = load_config("config.yaml")

# 初始化训练器
trainer = verl.Trainer(
  config=config,
  train_dataset="data/train_data.json", # 数据集路径
  val_dataset="data/val_data.json"    # 验证数据集（可选）
)

# 启动训练
trainer.train()

# 保存训练后的模型
trainer.save_model("output/qwen-7b-ppo")

步骤4：运行训练脚本

# 单GPU训练
python train.py

# 多GPU训练（使用FSDP）
torchrun --nproc_per_node=4 train.py # 4为GPU数量

步骤5：查看实验结果

• 若启用wandb，可通过终端输出的链接查看训练日志（损失曲线、奖励值、模型性能指标）；

• 训练完成后，模型权重保存在output/qwen-7b-ppo目录，可直接用于推理或进一步微调。

3. 自定义扩展：切换算法与框架

示例1：切换为GRPO算法

仅需修改配置文件的algorithm.type：

algorithm:
 type: "grpo" # 改为GRPO算法
 batch_size: 32
 learning_rate: 1e-5
 eta: 0.1   # GRPO专属参数（引导系数）

示例2：使用SGLang作为推理引擎

修改配置文件的inference.engine：

inference:
 engine: "sglang"
 max_new_tokens: 512
 temperature: 0.7

六、常见问题解答（FAQ）

1. Verl支持哪些LLM/VLM模型？

Verl兼容Hugging Face Transformers与Modelscope Hub的主流模型，包括但不限于：

• LLM：Qwen-3系列（7B/14B/72B）、Llama3.1（8B/70B）、Gemma2（9B/27B）、Mistral-7B、Llama 2（7B/13B）；

• VLM：Qwen-VL、LLaVA-1.5、MiniGPT-4、CogVLM；

• 国产模型：通义千问、智谱清言、文心一言（通过Modelscope适配）。 若模型存在特殊结构（如自定义Attention），需确保模型支持transformers的AutoModelForCausalLM加载接口。

2. 如何解决环境依赖冲突？

• 优先使用官方Docker镜像，镜像已预安装兼容版本的依赖，避免手动配置冲突；

• 手动安装时，建议使用Conda创建独立虚拟环境，隔离不同项目的依赖：

  conda create -n verl-env python=3.9
  conda activate verl-env
  pip install verl[all] # 安装所有可选依赖

• 若遇到vLLM与PyTorch版本冲突，可指定vLLM版本：pip install vllm==0.4.0（需与PyTorch 2.0+兼容）。

3. 训练过程中显存不足怎么办？

• 启用LoRA/QLoRA：在配置文件中设置use_lora: true，可降低70%以上显存占用；

• 启用8bit/4bit量化：设置load_in_8bit: true或load_in_4bit: true（需安装bitsandbytes）；

• 减小批次大小：降低batch_size，同时增加gradient_accumulation_steps（如batch_size=8，gradient_accumulation_steps=8，等价于有效批次64）；

• 启用序列打包：在配置文件中添加data: {sequence_packing: true}，提升显存利用率。

4. 如何选择合适的RL算法？

根据场景需求选择算法，推荐搭配如下：

• 通用对话对齐、追求稳定性：PPO；

• 大规模模型、低资源场景、高样本效率：GRPO；

• 无奖励模型、快速验证：GSPO/ReMax；

• 数学、代码等可验证任务：DAPO；

• 长horizon工具调用、智能代理：GiGPO（通过verl-agent）。

5. 多节点训练如何配置？

• 确保所有节点之间网络互通（推荐InfiniBand），且共享相同的数据集与模型文件；

• 使用torchrun指定节点信息，示例（2个节点，每个节点4GPU）：

  # 节点1（主节点）
  torchrun --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr="192.168.0.1" --master_port=29500 --nproc_per_node=4 train.py
  
  # 节点2
  torchrun --nnodes=2 --node_rank=1 --master_addr="192.168.0.1" --master_port=29500 --nproc_per_node=4 train.py

• 配置文件中启用3D-HybridEngine：training: {hybrid_engine: true}，框架自动优化跨节点通信。

6. 如何复现实验结果？

• 训练时保存配置文件、随机种子（在配置文件中设置seed: 42）、模型权重；

• 使用相同的数据集（建议通过Hugging Face Datasets加载，确保数据一致性）；

• 复用训练日志中的超参数（如学习率、批次大小），避免手动修改；

• 若使用wandb，可通过“复现运行”功能直接加载历史配置与环境。

七、相关链接

• 项目仓库：https://github.com/volcengine/verl

• 官方文档：https://verl.readthedocs.io/en/latest/

• 核心论文：https://arxiv.org/abs/2409.19256v2

八、总结

Verl作为字节跳动Seed团队发起并联合社区维护的开源LLM强化学习训练库，以《HybridFlow》论文为技术基石，通过“混合控制器编程模型”“3D-HybridEngine优化”“模块化架构”三大核心设计，实现了“灵活易用、高效性能、生产级稳定”的核心优势。其不仅支持PPO、GRPO、DAPO等主流RL算法，无缝兼容FSDP、vLLM、Hugging Face等现有技术生态，还覆盖LLM对齐、多模态训练、工具调用、专业领域优化等多元场景，可适配从小型模型到671B参数超大规模模型的训练需求。完善的Docker镜像、详细的文档与丰富的示例脚本，降低了RLHF技术的入门门槛；而活跃的生态衍生项目与大规模部署验证，则保障了工业级落地的可靠性。无论是科研人员快速验证新算法，还是企业开发者搭建生产级LLM强化学习系统，Verl都能提供高效、稳定、可扩展的解决方案，成为连接LLM研究与工业应用的重要桥梁。