verl框架进阶：自定义rollout策略的实现方法
在大型语言模型（LLM）后训练实践中，rollout阶段远不止是“让模型生成几个回答”这么简单。它是整个强化学习（RL）训练流程中耗时最长、资源最密集、策略最灵活的一环——占整体训练时间80%以上，同时直接决定策略探索质量、奖励信号信噪比和最终对齐效果。而verl框架之所以能在生产级RLHF场景中脱颖而出，关键就在于它把rollout从一个固定黑盒，变成了可编程、可插拔、可细粒度控制的数据流节点。
本文不讲安装、不跑通例程，而是聚焦一个工程实践中真正卡点的问题：如何脱离框架默认逻辑，实现符合业务需求的自定义rollout策略？无论是需要动态温度调度、多候选采样+重排序、带工具调用的混合生成，还是面向特定领域（如代码/数学/医疗）的约束解码，你都需要掌握这一进阶能力。我们将从原理出发，手把手带你完成从策略设计、接口对接到集群部署的完整闭环。
1. 理解rollout在verl中的定位与抽象
1.1 rollout不是“推理”，而是“策略执行单元”
在传统RL框架中，“rollout”常被等同于“用当前Actor模型做一次前向推理”。但在verl中，它被重新定义为一个具备状态管理、资源感知和数据契约的策略执行单元（Policy Executor）。它不只输出token序列，还必须产出结构化元数据：logprobs、attention_mask、sequence_length、甚至外部工具调用轨迹。这些数据将被后续critic、reward model、reference model消费，构成完整的梯度回传链路。
关键区别：slime的rollout_generator是一个Ray Actor，负责调度SGLang引擎；而verl的rollout是一个可注册、可并行、可跨设备调度的HybridFlow节点，其计算逻辑与placement、parallelism深度解耦。
1.2 verl的rollout三层抽象模型
verl通过Hybrid编程模型将rollout拆解为三个正交层级，这是实现自定义策略的基础：
| 层级 | 职责 | 可定制性 | 典型修改点 |
|---|---|---|---|
| Control Layer（控制层） | 协调rollout任务分发、batch组装、超时重试、失败降级 | 高 | 修改batch策略、添加采样重试逻辑、集成外部调度器 |
| Compute Layer（计算层） | 执行实际的模型前向、采样、解码、工具调用 | 最高 | 替换采样算法、注入约束解码器、挂载工具调用hook |
| Data Layer（数据层） | 定义输入输出schema、tensor sharding协议、跨节点传输格式 | 中 | 扩展output字段、修改logprob存储精度、适配自定义reward模型输入 |
这种分层意味着：你无需动框架核心，只需在对应层级注入新逻辑，即可实现从“基础greedy生成”到“带思维链+工具调用+安全过滤”的全栈策略升级。
2. 自定义rollout策略的四种典型场景与实现路径
2.1 场景一：动态温度调度（Dynamic Temperature Scheduling）
问题：固定temperature导致早期探索不足、后期收敛震荡。需根据prompt复杂度、历史reward波动、token位置动态调整。
实现路径（Compute Layer定制）：
# custom_rollout.py import torch import torch.nn.functional as F from verl.trainer.rollout import BaseRolloutModel class DynamicTempRolloutModel(BaseRolloutModel): def __init__(self, actor_model, tokenizer, **kwargs): super().__init__(actor_model, tokenizer, **kwargs) self.temp_history = [] # 记录历史温度用于平滑 def _sample_next_token(self, logits, input_ids, **kwargs): # 获取当前prompt长度、历史reward趋势等上下文 prompt_len = input_ids.shape[1] recent_rewards = kwargs.get('recent_rewards', []) # 动态计算temperature：长prompt + 低reward → 提高探索 base_temp = 0.7 if prompt_len > 512: base_temp *= 1.3 if len(recent_rewards) > 3 and sum(recent_rewards[-3:]) < 0.5: base_temp *= 1.5 # 指数平滑避免抖动 smoothed_temp = 0.9 * (self.temp_history[-1] if self.temp_history else base_temp) + 0.1 * base_temp self.temp_history.append(smoothed_temp) # 应用temperature采样 logits = logits / smoothed_temp probs = F.softmax(logits, dim=-1) next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1) return next_token注册方式（Control Layer绑定）：
# config.yaml rollout: model_class: "custom_rollout.DynamicTempRolloutModel" model_args: temperature: 0.0 # 此参数将被动态逻辑覆盖2.2 场景二：多候选采样+重排序（Multi-Candidate Sampling & Re-ranking）
问题：单次采样易陷入局部最优；需生成N个候选，由轻量级reranker打分后选择最优。
实现路径（Compute + Data Layer联合定制）：
# rerank_rollout.py from verl.trainer.rollout import BaseRolloutModel from transformers import AutoModelForSequenceClassification class RerankRolloutModel(BaseRolloutModel): def __init__(self, actor_model, tokenizer, reranker_path, **kwargs): super().__init__(actor_model, tokenizer, **kwargs) self.reranker = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(reranker_path) self.reranker.eval() def generate(self, prompts, **kwargs): # Step 1: Actor生成K个候选（使用top-k采样） batch_size = len(prompts) candidates = [] for i in range(3): # 生成3个候选 outputs = self.actor_model.generate( inputs=prompts, max_new_tokens=128, do_sample=True, top_k=50, num_return_sequences=1 ) candidates.append(outputs) # Step 2: 构造reranker输入（prompt + candidate） rerank_inputs = [] for j in range(batch_size): for cand in candidates: text = f"{prompts[j]} {self.tokenizer.decode(cand[j], skip_special_tokens=True)}" rerank_inputs.append(text) # Step 3: 批量rerank，返回最高分candidate索引 with torch.no_grad(): scores = self.reranker(rerank_inputs).logits[:, 1] # 假设label=1为优质 best_idx = scores.view(batch_size, -1).argmax(dim=1) # Step 4: 组装最终output（含rerank score字段） final_outputs = [candidates[idx][i] for i, idx in enumerate(best_idx)] return { 'sequences': torch.stack(final_outputs), 'rerank_scores': scores.view(batch_size, -1).max(dim=1)[0], 'all_candidates': candidates # 保留供debug }数据层扩展说明：rerank_scores字段将自动进入verl的data buffer，供后续loss计算或logging使用。
2.3 场景三：工具增强型rollout（Tool-Augmented Rollout）
问题：纯语言模型无法执行计算、查数据库、调API。需在生成过程中插入工具调用决策。
实现路径（Compute Layer + 外部服务集成）：
# tool_rollout.py import json import requests from verl.trainer.rollout import BaseRolloutModel class ToolRolloutModel(BaseRolloutModel): def __init__(self, actor_model, tokenizer, tool_registry, **kwargs): super().__init__(actor_model, tokenizer, **kwargs) self.tool_registry = tool_registry # {"calculator": calc_func, "search": search_func} def _parse_tool_call(self, text): """从模型输出中解析工具调用指令，如<tool:calculator>2+2</tool>""" import re match = re.search(r'<tool:(\w+)>(.*?)</tool>', text) if match: return match.group(1), match.group(2) return None, None def generate(self, prompts, **kwargs): outputs = [] for prompt in prompts: current_text = prompt # 最多尝试3次工具调用-生成循环 for _ in range(3): # Step 1: 生成一段文本（含可能的tool call） output = self.actor_model.generate( inputs=[current_text], max_new_tokens=64, stop_strings=['</tool>'] )[0] current_text += self.tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) # Step 2: 解析tool call tool_name, tool_input = self._parse_tool_call(current_text) if tool_name and tool_name in self.tool_registry: try: # 执行工具 result = self.tool_registry[tool_name](tool_input) # 将结果追加为模型可见上下文 current_text += f"Result: {result}" except Exception as e: current_text += f"Error: {str(e)}" else: break # 无tool call，结束循环 outputs.append(current_text) return {'sequences': self.tokenizer(outputs, padding=True, return_tensors='pt')['input_ids']}部署提示：工具函数需支持异步/批处理，避免阻塞GPU计算；建议将工具服务部署为独立微服务，rollout节点通过HTTP调用。
2.4 场景四：领域约束解码（Domain-Constrained Decoding）
问题：医疗/法律/金融等垂直领域需禁止生成违规术语、强制包含关键实体、遵循格式规范。
实现路径（Compute Layer + Logit Processor）：
# constraint_rollout.py from verl.trainer.rollout import BaseRolloutModel from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor class MedicalConstraintLogitsProcessor(LogitsProcessor): def __init__(self, forbidden_tokens, required_entities): self.forbidden_ids = forbidden_tokens self.required_entities = required_entities def __call__(self, input_ids, scores): # 禁止词mask scores[:, self.forbidden_ids] = -float('inf') # 强制实体存在：若未出现required_entities，提升其logit for entity in self.required_entities: if not any(entity in self.tokenizer.decode(ids) for ids in input_ids): entity_ids = self.tokenizer.encode(entity, add_special_tokens=False) if entity_ids: scores[:, entity_ids[0]] += 2.0 # 提升权重 return scores class ConstraintRolloutModel(BaseRolloutModel): def __init__(self, actor_model, tokenizer, **kwargs): super().__init__(actor_model, tokenizer, **kwargs) self.constraint_processor = MedicalConstraintLogitsProcessor( forbidden_tokens=tokenizer.convert_tokens_to_ids(['死亡', '自杀', '违法']), required_entities=['诊断', '治疗方案', '注意事项'] ) def generate(self, prompts, **kwargs): return self.actor_model.generate( inputs=prompts, max_new_tokens=256, logits_processor=[self.constraint_processor], **kwargs )3. 集群环境下的rollout策略部署与验证
3.1 Placement与Parallelism配置要点
自定义rollout策略上线前，必须明确其资源画像，否则将引发显存溢出或通信瓶颈。以下为关键配置原则：
- Compute Intensive策略（如rerank、tool call）：将rollout节点与actor模型分离部署，避免抢占训练GPU。使用
placement: rollout: separate指定独立GPU组。 - Memory Heavy策略（如cache-aware多候选）：启用
kv_cache_sharding: true，将KV cache按sequence分片到不同GPU，降低单卡显存压力。 - Latency Sensitive策略（如动态temp）：设置
max_batch_size: 8并启用prefill_optimization: true，优先保障首token延迟。
示例配置片段（config.yaml）：
rollout: placement: type: "separate" # 独立GPU组 gpus_per_node: 2 parallelism: tensor_parallel_size: 1 pipeline_parallel_size: 1 model_args: use_kv_cache: true kv_cache_sharding: true3.2 策略效果验证的三大黄金指标
不要只看生成结果是否“看起来合理”，需量化验证：
| 指标 | 计算方式 | 健康阈值 | 排查方向 |
|---|---|---|---|
| Rollout Throughput (seq/s) | total_generated_sequences / total_rollout_time | ≥ 80% baseline | 检查KV cache命中率、batch size是否过小、是否存在CPU-GPU同步瓶颈 |
| Reward Signal Variance | std(rewards_from_rollout) / mean(rewards) | 0.3 ~ 0.6 | 过低→探索不足（检查temperature）；过高→噪声过大（检查reward model稳定性） |
| Tool Call Success Rate | successful_tool_calls / total_tool_calls | ≥ 92% | 工具服务延迟、输入解析错误、模型指令理解偏差 |
快速验证脚本：
# 启动rollout服务并压测 verl rollout --config config.yaml --mode serve & sleep 10 verl rollout --config config.yaml --mode benchmark --num_prompts 1000 # 输出含throughput、latency分布、reward variance4. 常见陷阱与避坑指南
4.1 “热重启”陷阱：模型权重未同步
现象：自定义rollout策略上线后，生成质量下降，但日志显示模型加载成功。
根因：verl的rollout节点默认从本地checkpoint加载，而训练节点持续更新权重。若未配置weight_sync_interval: 30（秒），rollout将长期使用旧权重。
修复：在rollout配置中强制启用权重同步：
rollout: weight_sync: enabled: true interval_seconds: 30 source: "trainer_actor" # 从训练节点拉取最新权重4.2 “数据断流”陷阱：output schema不兼容
现象：rollout能运行，但后续critic训练报错KeyError: 'logprobs'。
根因：自定义rollout返回字典缺少verl核心字段（sequences,logprobs,attention_mask）。verl的data layer有强schema校验。
修复：继承BaseRolloutModel并确保generate()返回标准字段：
def generate(self, prompts, **kwargs): # ... your logic ... return { 'sequences': sequences_tensor, # [B, L] 'logprobs': logprobs_tensor, # [B, L] 'attention_mask': attention_mask_tensor, # [B, L] # 可选扩展字段 'custom_field': custom_data }4.3 “死锁”陷阱：跨节点依赖未声明
现象：rollout节点启动后卡住，CPU占用100%，无日志输出。
根因：自定义策略中调用了需等待其他节点（如reward model）返回结果的阻塞操作，但未在HybridFlow中声明@register(dependencies=['reward_model'])。
修复：显式声明数据依赖：
from verl.trainer.hybrid import register @register( name="custom_rollout", dependencies=["reward_model"], # 声明依赖 protocol="broadcast" # 指定数据传输协议 ) class CustomRolloutModel(BaseRolloutModel): # ...5. 总结：从“能用”到“好用”的rollout工程化路径
自定义rollout策略不是炫技，而是解决真实业务瓶颈的工程实践。本文带你走完了从理解抽象、场景建模、代码实现到集群验证的完整路径。回顾关键要点：
- rollout的本质是策略执行单元，不是推理API：它必须产出结构化、可追溯、可参与梯度计算的数据，而非单纯文本。
- 四类典型场景覆盖80%业务需求：动态温度应对收敛性问题，多候选重排序提升质量上限，工具增强突破模型能力边界，领域约束保障合规底线。
- 部署即验证，指标驱动迭代：拒绝“看起来不错”，用throughput、reward variance、success rate三个数字说话。
- 避坑比编码更重要：权重同步、schema兼容、依赖声明，这三个配置项失误会导致90%的线上故障。
当你能稳定交付一个满足业务SLA的自定义rollout策略时，你就真正掌握了verl框架的“任督二脉”。下一步，可以尝试将多个策略组合成Pipeline（如先工具调用再重排序），或接入在线学习机制，让rollout策略本身也随数据进化。
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