verl支持哪些模型？Qwen/Llama3.1兼容清单
verl 不是一个“跑模型”的推理工具，而是一个专为大语言模型（LLM）后训练设计的强化学习（RL）训练框架。它不直接提供预训练权重或开箱即用的对话能力，而是像一台精密的“训练引擎”——把你的基础模型（比如 Qwen 或 Llama3.1）接入其中，通过 PPO、GRPO、DAPO 等算法进行高质量的 RLHF/RLAIF 训练，最终产出更对齐、更可靠、更擅长推理的强化后模型。
因此，当问“verl 支持哪些模型”，真正要回答的是：哪些 Hugging Face 或 ModelScope 上的开源大模型，能被 verl 顺利加载、分片、训练和生成？本文不罗列所有可能模型，而是聚焦于 verl 官方文档、示例脚本与社区实践已明确验证、稳定运行的主流模型系列，并重点解析 Qwen 和 Llama3.1 的兼容细节——帮你避开踩坑，快速启动训练。
1. verl 的模型兼容逻辑：不是“列表匹配”，而是“接口适配”
verl 的模型支持能力，核心不取决于模型名称，而取决于三个关键层是否对齐：
- 模型结构层：是否为标准的
transformers.PreTrainedModel子类（如LlamaForCausalLM、Qwen2ForCausalLM），能否被AutoModelForCausalLM.from_pretrained()正确加载； - Tokenizer 层：是否提供符合
transformers.AutoTokenizer接口的分词器，且具备apply_chat_template等 RLHF 必需方法； - 训练基础设施层：模型参数能否被 FSDP 或 Megatron-LM 正确分片，其 forward 输出能否被 vLLM/SGLang 高效执行。
这意味着：只要一个模型在 Hugging Face Hub 或 ModelScope 上以标准格式发布，并满足上述三点，verl 就大概率能支持它。官方示例中高频出现的模型，正是经过这三层严苛验证的“生产就绪”代表。
2. 已验证兼容的主流模型家族（含 Qwen / Llama3.1）
verl 文档与examples/目录下的脚本是兼容性最权威的来源。我们逐个梳理其明确支持的模型系列，并标注版本、参数规模及典型使用场景。
2.1 Qwen 系列：从 Qwen2 到 Qwen2.5，全栈覆盖
Qwen 是 verl 生态中支持最深入、案例最丰富的模型家族。官方不仅提供了完整训练脚本，还发布了基于 verl 训练的 SOTA 模型（如 Seed-Thinking-v1.5）。
| 模型标识 | 参数规模 | verl 示例路径 | 关键特性 | 兼容说明 |
|---|---|---|---|---|
Qwen/Qwen2-7B | 7B | examples/ppo_trainer/run_qwen2-7b.sh | 标准因果语言建模 | 开箱即用，FSDP/vLLM 全流程验证 |
Qwen/Qwen2-7B-Instruct | 7B | examples/grpo_trainer/run_qwen2_7b_instruct.sh | 指令微调后模型 | 支持 chat template，GRPO 训练稳定 |
Qwen/Qwen2.5-7B | 7B | examples/ppo_trainer/run_qwen2_5-7b.sh | Qwen2 升级版，更强推理 | 官方推荐，性能优于 Qwen2 |
Qwen/Qwen2.5-32B | 32B | recipe/dapo/run_qwen2_5-32b.sh | 大规模基座，DAPO 训练基准 | 支持多 GPU 分布式训练，需合理配置显存 |
Qwen/Qwen2.5-VL-7B | 7B（VLM） | examples/grpo_trainer/run_qwen2_5_vl-7b.sh | 视觉语言模型 | verl 明确支持 VLM RLHF，多模态奖励函数可扩展 |
关键提示：Qwen2.5 是当前 verl 最推荐的 Qwen 基座。相比 Qwen2，它在数学、代码等 STEM 任务上提升显著，且
Qwen2.5ForCausalLM的接口与 verl 的 HybridEngine 完美契合。使用时务必指定trust_remote_code=True，并确保transformers>=4.40.0。
2.2 Llama3.1 系列：原生支持，性能卓越
Meta 发布的 Llama3.1 是目前开源最强的通用基座之一。verl 在 v0.3.0 版本起即原生支持 Llama3.1 全系列，无需任何 patch。
| 模型标识 | 参数规模 | verl 示例路径 | 关键特性 | 兼容说明 |
|---|---|---|---|---|
meta-llama/Llama-3.1-8B | 8B | examples/ppo_trainer/run_llama3_1-8b.sh | 高性价比入门选择 | 吞吐高，单机 2×A100 即可流畅训练 |
meta-llama/Llama-3.1-70B | 70B | examples/ppo_trainer/run_llama3_1-70b.sh | 旗舰级基座 | 支持 FSDP + 3D-HybridEngine，通信开销极低 |
meta-llama/Llama-3.1-405B | 405B | examples/ppo_trainer/run_llama3_1-405b.sh | 超大规模模型 | 可扩展至数百卡集群，需配合 Megatron-LM 后端 |
关键提示：Llama3.1 的 tokenizer 对
apply_chat_template支持完善，verl 的DataCollatorForSeq2Seq能自动处理其 system/user/assistant 格式。训练时建议启用flash_attn2和sequence_parallel，可进一步提升吞吐。
2.3 其他已验证模型：Gemma2、DeepSeek-LLM、Phi-3
除 Qwen 和 Llama3.1 外，verl 还在多个示例与 recipe 中验证了以下模型的兼容性：
- Gemma2：
google/gemma-2-9b-it和google/gemma-2-27b-it已在examples/sft/中测试通过，适用于轻量级指令微调与 RLHF。 - DeepSeek-LLM：
deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base和deepseek-ai/deepseek-llm-67b-base支持 FSDP 训练，recipe/drgrpo提供了 DR-GRPO 专用适配。 - Phi-3：
microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct和microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct因其小尺寸与高效率，成为 verl 边缘 RL 训练的热门选择，examples/rloo_trainer/包含完整脚本。
注意：这些模型虽已验证，但社区活跃度与官方维护深度略低于 Qwen/Llama3.1。首次使用建议优先参考对应
examples/下的.sh脚本，而非直接套用 Qwen 的配置。
3. 模型接入实操：三步完成 Qwen2.5-7B 的 verl 训练
理论兼容不等于开箱即用。以下是以Qwen/Qwen2.5-7B为例，展示如何将一个 Hugging Face 模型真正接入 verl 并启动 PPO 训练。每一步都直击新手最易卡壳的环节。
3.1 第一步：环境准备与依赖安装
verl 对底层框架版本敏感，错误的组合会导致CUDA error或OOM。请严格按此顺序执行：
# 创建干净环境（推荐 conda） conda create -n verl-env python=3.10 conda activate verl-env # 安装 PyTorch（根据 CUDA 版本选择，此处以 CUDA 12.1 为例） pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 安装 verl 及其强依赖（必须！） pip install verl==0.3.0.post1 pip install transformers==4.44.2 # verl v0.3.0 亲测兼容版本 pip install accelerate==1.0.1 pip install flash-attn==2.6.3 --no-build-isolation # 启用 FlashAttention-2 # 安装推理后端（选其一，vLLM 更轻量） pip install vllm==0.8.3 # 注意：必须 >=0.8.2，<0.8.2 有严重 OOM bug # 或者安装 SGLang（适合多轮代理 RL） # pip install sglang==0.5.1避坑指南：
transformers版本是最大雷区。>=4.45.0会因Qwen2.5ForCausalLM的forward签名变更导致 verl 报错；<4.40.0则缺少Qwen2.5的注册支持。4.44.2 是当前最稳版本。
3.2 第二步：模型与 Tokenizer 加载（代码级验证）
在 Python 中手动加载模型，是确认兼容性的黄金标准。以下代码片段应无报错并正确输出：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 加载模型（关键：trust_remote_code=True） model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-7B", trust_remote_code=True, torch_dtype="auto", # 自动选择 bfloat16/float16 device_map="auto" # 自动分配到可用 GPU ) # 加载 Tokenizer（关键：确保 chat template 可用） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-7B", trust_remote_code=True, use_fast=False # Qwen tokenizer 推荐 use_fast=False ) # 验证 chat template（RLHF 必需！） messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"}, {"role": "user", "content": "你好，今天天气怎么样？"} ] prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) print("Chat prompt:", prompt[:100] + "...") # 应输出带 <|im_start|> 标签的格式 # 验证模型 forward（关键：检查输出 shape） input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model(input_ids) print("Model output shape:", outputs.logits.shape) # 应为 [1, seq_len, vocab_size]成功标志：
apply_chat_template正常返回字符串，model.forward成功执行且logits.shape维度正确。若报KeyError: 'qwen2'，说明transformers版本过低；若报RuntimeError: expected scalar type Half but found Float，说明torch_dtype未对齐。
3.3 第三步：启动 PPO 训练（最小可行配置）
使用 verl 官方提供的run_qwen2_5-7b.sh脚本，仅需修改两处即可本地运行：
# 修改前：原始脚本中的模型路径 --model_name_or_path "Qwen/Qwen2.5-7B" # 修改后：指向你本地已下载的模型（推荐，避免反复拉取） --model_name_or_path "/path/to/your/local/qwen2.5-7b" # 修改前：数据路径（默认指向 HF 数据集） --dataset_name "imdb" # 仅为演示，实际请换为 your_rlhf_dataset # 修改后：指向你自己的 JSONL 格式数据集（verl 标准格式） --dataset_name "/path/to/your/dataset.jsonl"然后执行：
bash examples/ppo_trainer/run_qwen2_5-7b.sh首次运行建议：在
run_qwen2_5-7b.sh中添加--per_device_train_batch_size 1和--gradient_accumulation_steps 4，以降低显存压力。待流程跑通后，再逐步增大 batch size。
4. 兼容性边界：哪些模型要谨慎尝试？
verl 的强大源于其灵活性，但灵活性也意味着并非所有模型都能“零成本”接入。以下三类模型需额外投入工程精力，不建议新手直接挑战：
4.1 非标准架构模型（如自定义 MoE、稀疏注意力）
- 问题：
Qwen2MoE、DeepSeek-MoE等模型的forward流程与标准CausalLM差异较大，verl 的ActorModelwrapper 可能无法正确捕获路由逻辑。 - 应对：需重写
ActorModel子类，显式实现forward和get_router_logits方法。参考recipe/prime/中对 MoE 模型的定制化处理。
4.2 未公开权重或私有分词器的模型
- 问题：某些企业发布的模型（如
xxx-internal-7b）仅提供.safetensors文件，但缺失config.json或tokenizer.json，AutoTokenizer.from_pretrained会失败。 - 应对：手动构建
PretrainedConfig和PreTrainedTokenizerFast，或使用transformers的from_pretrained(..., local_files_only=True)并补全缺失文件。
4.3 极端长上下文模型（>128K tokens）
- 问题：
Yi-1.5-34B-200K等超长上下文模型，在 verl 的vLLM后端中可能触发max_model_len限制，导致生成阶段崩溃。 - 应对：在
vLLM初始化时显式设置--max-model-len 200000，并在 verl 的VLLMEngine配置中同步更新max_seq_len。同时，序列打包（seq_balance）策略需重新评估。
务实建议：对于生产环境，强烈推荐从
Qwen2.5-7B或Llama-3.1-8B入手。它们在性能、生态、文档与社区支持上达到最佳平衡，90% 的 RLHF 场景均可覆盖。
5. 总结：选模型，就是选生产力
verl 的模型兼容清单，本质是一份“生产力地图”。它告诉你：
- Qwen2.5 系列：是中文场景的“最优解”，尤其适合需要强逻辑、强代码能力的垂直领域 RLHF；
- Llama3.1 系列：是多语言与通用能力的“标杆”，适合构建面向全球用户的强化后产品；
- Gemma2/DeepSeek-LLM：是资源受限场景的“高性价比之选”，在 8GB 显存设备上也能完成有效训练。
选择哪个模型，不应只看榜单排名，而要看你的数据、你的算力、你的团队技术栈，以及 verl 是否已为你铺平了那条从“加载”到“训练”再到“部署”的完整路径。本文列出的所有模型，均已通过 verl 官方 CI 测试与社区大规模验证——你所要做的，只是复制粘贴那几行命令，然后见证一个更强大的模型，在你的 GPU 集群上诞生。
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