从0开始学verl：大模型后训练入门就这一篇

从0开始学verl：大模型后训练入门就这一篇

大模型后训练（Post-Training）是让预训练模型真正“活起来”的关键一步——它不只决定模型能不能用，更决定它好不好用、专不专业、靠不靠谱。而在这个环节，框架选得对不对，往往比调参技巧更重要。

verl 就是这样一个为生产级大模型后训练而生的框架。它不是又一个玩具级RL实验工具，而是字节跳动火山引擎团队在HybridFlow论文基础上开源的、已在真实业务中验证过的强化学习训练系统。它不堆砌概念，不绕弯子，核心就一件事：让大模型在SFT和RL阶段都能跑得稳、训得快、改得灵。

本文不讲论文推导，不列公式，不谈“为什么需要RLHF”，而是带你从零开始——装好、跑通、改配置、调逻辑、存模型，每一步都可复制、可验证、可落地。哪怕你没写过一行RL代码，只要会运行Python脚本、能看懂YAML结构、知道什么是GPU，就能跟着走完完整流程。

1. verl 是什么？一句话说清它的不可替代性

verl 不是另一个 trl 的复刻，也不是 LLaMA-Factory 的插件。它是一个从底层设计就面向LLM后训练全链路的框架。它的价值不在“支持RL”，而在“怎么让RL在大模型上真正跑得起来”。

1.1 它解决的，正是你卡住的地方

你可能遇到过这些场景：

• 想用 PPO 训练 7B 模型，但 rollout 阶段用 HuggingFace generate 太慢，换 vLLM 又发现和训练框架不兼容；
• SFT 时想用 LoRA，但改完target_modules后报错“module not found”，翻源码才发现它依赖特定模型结构；
• RL 训练中途崩溃，想 resume 却发现 checkpoint 格式和 HuggingFace 不兼容，没法直接加载做推理；
• 想自定义 reward：不是调个 RM 模型，而是根据 prompt 和 response 内容写规则打分，但现有框架硬编码了 reward 流程，改起来像动心脏手术。

verl 就是为这些问题而建的。

1.2 四个关键词，定义 verl 的底层能力

这不是“功能多”，而是每个功能都长在你实际调试的痛点上。它不假设你是 RL 专家，但默认你是个要上线模型的工程师。

2. 快速安装与验证：5分钟确认环境可用

别跳过这步。很多问题其实出在安装环节——版本冲突、CUDA 不匹配、权限错误。我们用最简方式验证 verl 是否真正就位。

2.1 一行命令完成安装（推荐本地开发模式）

git clone https://github.com/volcengine/verl && cd verl && pip install -e .

为什么推荐-e模式？

• 你能直接修改verl/trainer/下的源码并立即生效，不用反复pip install；
• 所有配置文件（config/目录）、示例脚本（examples/）都在本地，随时可读可改；
• 出现报错时，堆栈信息直接指向你本地文件路径，调试效率翻倍。

2.2 验证安装是否成功

打开 Python 交互环境，执行三行：

import verl print(verl.__version__) help(verl.trainer.fsdp_sft_trainer)

• 第一行不报错 → Python 能 import；
• 第二行输出类似0.2.1的版本号 → 安装成功；
• 第三行能打印出FSDPSFTTrainer类的帮助文档 → 框架核心模块已加载。

如果卡在import verl，90% 是 PyTorch/CUDA 版本不匹配。请严格使用官方推荐组合：
torch==2.4.0+cu124+transformers==4.47.1+vllm==0.5.4（vLLM 是 verl rollout 的默认后端，必须装）。

3. SFT 实战：从数据准备到模型保存，一气呵成

监督微调（SFT）是后训练的第一站。它不复杂，但细节决定成败：数据格式对不对？LoRA 配置准不准？验证逻辑要不要关？我们用 GSM8K 数学推理数据集为例，走通全流程。

3.1 数据准备：两行命令搞定格式转换

verl 默认读取.parquet文件（比 JSONL 更快、更省内存）。如果你只有 JSONL，用 pandas 两行转：

import pandas as pd df = pd.read_json("train.jsonl", lines=True) # 假设原始数据含 "question" 和 "answer" 字段 df["text"] = df["question"] + "\n" + df["answer"] df.to_parquet("train.parquet", index=False)

关键点：

• prompt_key和response_key不是固定字段名，而是你数据里实际存在的 key；
• verl 会自动拼接prompt + response，所以你的 JSONL 里可以分开存，不用提前拼好。

3.2 配置文件：告别命令行传参，用 YAML 管理一切

官方示例用torchrun命令行传参，参数多达 20+，易错难维护。我们改用单个 YAML 文件统一管理。

新建sft_config.yaml：

data: train_files: ~/data/gsm8k/train.parquet val_files: ~/data/gsm8k/test.parquet prompt_key: question response_key: answer max_length: 1024 truncation: right model: partial_pretrain: Qwen/Qwen2-7B-Instruct lora_rank: 64 lora_alpha: 16 target_modules: all-linear optim: lr: 2e-5 trainer: default_local_dir: ./checkpoints/sft-qwen2-7b project_name: gsm8k-sft experiment_name: qwen2-7b-lora64 total_epochs: 2 logger: ['console']

注意三个实战细节：

• target_modules: all-linear表示对所有线性层注入 LoRA，比手写[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj]更鲁棒；
• truncation: right是安全选择——截断回答末尾，总比截断问题开头导致模型看不懂强；
• logger: ['console']关闭 WandB 等远程日志，避免网络问题中断训练。

3.3 启动训练：一条命令，静待结果

修改verl/trainer/fsdp_sft_trainer.py，替换@hydra.main(...)为自定义加载逻辑（参考输入内容中的修改方案），然后运行：

torchrun --nproc_per_node=4 -m verl.trainer.fsdp_sft_trainer --config_path=./sft_config.yaml

成功标志：

• 终端输出Epoch 1/2, Step 100/500, Loss: 1.234；
• ./checkpoints/sft-qwen2-7b/下出现global_step_100/目录；
• 日志末尾显示Saving model to ...。

小技巧：如果只想训，不要验证，注释掉fsdp_sft_trainer.py中self._validate()调用即可，省下 30% 时间。

4. RL 实战（以 GRPO 为例）：不碰 PPO 公式，也能调出好效果

GRPO（Generalized Reward Policy Optimization）是 verl 主推的 RL 算法——它不需要 critic 模型，用 KL 散度约束策略更新，训练更稳定、资源消耗更低。我们跳过理论，直奔“怎么让它工作”。

4.1 GRPO 配置精简版：去掉所有非必要项

新建grpo_config.yaml，只保留核心：

data: train_files: ~/data/gsm8k/train.parquet prompt_key: question max_prompt_length: 512 max_response_length: 512 train_batch_size: 1024 actor_rollout_ref: model: path: ./checkpoints/sft-qwen2-7b/global_step_200/ # 接续 SFT 结果 actor: ppo_mini_batch_size: 256 ppo_micro_batch_size_per_gpu: 8 kl_loss_coef: 0.001 use_kl_loss: True rollout: name: vllm temperature: 0.7 top_p: 0.9 gpu_memory_utilization: 0.7 tensor_model_parallel_size: 2 # 用 2 张卡跑 vLLM rollout algorithm: adv_estimator: grpo kl_penalty: kl trainer: total_epochs: 1 default_local_dir: ./checkpoints/grpo-qwen2-7b project_name: gsm8k-grpo experiment_name: qwen2-7b-grpo logger: ['console']

关键配置说明：

• use_kl_loss: True是 GRPO 开关，必须开；
• rollout.name: vllm启用高速推理，tensor_model_parallel_size: 2表示用 2 张 GPU 并行处理 batch，大幅提升 throughput；
• kl_loss_coef: 0.001是保守起点，若训练 loss 波动大，可降到0.0005。

4.2 自定义 Reward：三步写出你的业务规则

verl 允许你完全绕过 RM 模型，用 Python 函数打分。比如你想鼓励模型输出更严谨的数学推理：

# reward_func.py def reward_func(prompt, response): """给数学题回复打分：含 'Let's think step by step' + 正确结尾则高分""" score = 0.0 if "Let's think step by step" in response: score += 0.5 if response.strip().endswith(("Answer:", "The answer is")): score += 0.5 return score

然后在CustomRewardManager中调用它（参考输入内容中的类），最后在grpo_config.yaml中启用：

reward_model: enable: False algorithm: reward_manager: custom # 指向你注册的 manager

这就是 verl 的灵活性：reward 是函数，不是模型。你可以对接数据库查用户点击率、调用外部 API 做内容安全审核、甚至用正则匹配关键词——只要返回 float，verl 就认。

5. 模型导出与部署：把 checkpoint 变成能用的 HuggingFace 模型

verl 保存的是 FSDP 分片格式（model_world_size_8_rank_0.pt），不能直接from_pretrained。必须转换，才能做推理、评测、上线。

5.1 转换脚本：8 行核心代码搞定

创建convert_to_hf.py：

import torch from collections import defaultdict from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoConfig, AutoTokenizer # 1. 加载分片 world_size = 8 state_dict = defaultdict(list) for rank in range(world_size): path = f"./checkpoints/grpo-qwen2-7b/global_step_100/actor/model_world_size_{world_size}_rank_{rank}.pt" state_dict_part = torch.load(path) for k, v in state_dict_part.items(): state_dict[k].append(v.to_local()) # 2. 合并分片 merged_state_dict = {} for k, v_list in state_dict.items(): merged_state_dict[k] = torch.cat(v_list, dim=0) # 3. 加载 config & tokenizer，保存 config = AutoConfig.from_pretrained("./checkpoints/sft-qwen2-7b/global_step_200/") model = AutoModelForCausalLM.from_config(config) model.load_state_dict(merged_state_dict) model.save_pretrained("./hf_model_grpo_step100", max_shard_size="10GB") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./checkpoints/sft-qwen2-7b/global_step_200/") tokenizer.save_pretrained("./hf_model_grpo_step100")

运行后，./hf_model_grpo_step100/就是标准 HuggingFace 格式，可直接：

from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="./hf_model_grpo_step100", device_map="auto") print(pipe("Q: What is 15% of 200? A:"))

验证成功标志：输出包含合理推理步骤，且A:后内容符合你 reward 规则。

6. 常见问题与避坑指南：那些文档没写的实战经验

6.1 显存爆炸？先关这两个开关

• use_remove_padding: False（默认）→ 改为True，自动移除 prompt/response 中的 padding token，显存降 15%；
• enable_gradient_checkpointing: True（SFT/RL 都建议开），配合flash-attn==2.5.9.post1，显存再降 20%。

6.2 rollout 卡死？检查 vLLM 启动参数

常见原因：gpu_memory_utilization设太高，或max_num_seqs超限。
解决方案：在grpo_config.yaml中调低：

rollout: gpu_memory_utilization: 0.5 # 从 0.8 降到 0.5 max_num_seqs: 256 # 从 1024 降到 256

6.3 训练 loss 不下降？优先检查数据质量

verl 的训练很“诚实”：数据噪声大，loss 就震荡；prompt 格式不统一，loss 就突然飙升。
快速诊断：

• 用pandas.read_parquet(...).head()看前 5 条数据，确认prompt_key和response_key字段值非空、无乱码；
• 把max_length临时设为128，跑 10 步，看 loss 是否快速收敛——若仍不降，问题一定在数据。

7. 总结：你已经掌握了 verl 的核心工作流

回顾这一篇，你实际完成了：

• 环境验证：确认 verl 在你的机器上能 import、能运行；
• SFT 全流程：从数据准备、YAML 配置、启动训练，到模型保存；
• GRPO 实战：理解 GRPO 关键配置，实现自定义 reward 函数；
• 模型导出：将 verl checkpoint 转为 HuggingFace 格式，直接用于推理；
• 避坑指南：拿到即用的显存优化、rollout 调优、数据诊断技巧。

verl 的价值，从来不是“支持多少算法”，而是让你把精力聚焦在模型本身——而不是框架的奇技淫巧上。它不强迫你成为 RL 理论家，但给你足够的自由去尝试、验证、迭代。

下一步，你可以：

• 用examples/sft/下其他数据集（Alpaca、Dolly）复现 SFT；
• 尝试把 GRPO 换成 PPO，对比 reward 收敛速度；
• 在CustomRewardManager中接入你自己的业务指标（如客服对话的 NPS 预估模型）。

真正的后训练，就该这么简单、直接、有效。

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