Verl：专为大语言模型设计的强化学习训练框架

你是否曾经在为大语言模型（LLM）实施强化学习训练时，面临算法实现复杂、框架集成困难、资源利用率低等挑战？Verl 的出现，旨在彻底解决这些问题。它是一个由字节跳动 Seed 团队发起、社区共同维护的灵活、高效且生产就绪的 RL 训练库，可以帮助开发者和研究者轻松实现从 PPO、GRPO 到 DAPO 等多种先进强化学习算法。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Verl项目forks数：2593

Verl项目目录截图

Verl项目核心亮点

🌟 灵活扩展的算法支持：基于混合控制器编程模型，仅需几行代码即可构建 GRPO、PPO 等复杂的数据流，支持 PPO、GRPO、GSPO、ReMax 等十余种 RL 算法。
🎯 无缝集成现有基础设施：模块化 API 设计解耦计算与数据依赖，完美兼容 FSDP、Megatron-LM、vLLM、SGLang 等主流 LLM 框架。
🔒 高效资源利用：支持灵活的 GPU 设备映射策略，通过 3D-HybridEngine 消除内存冗余，显著减少训练与生成阶段间的通信开销。
🧩 生产级性能表现：集成 SOTA 训练和推理引擎，支持 Flash Attention 2、序列打包、LoRA 等优化技术，可扩展到 671B 参数模型和数百个 GPU。

Verl项目快速开始

只需几步，你就能开始使用 Verl 进行强化学习训练：

1. 安装：

   # 通过 pip 安装
   $ pip install verl

2. 运行 PPO 示例：

   # 准备后训练数据
   $ verl data-prepare --dataset your_dataset
   实现奖励函数
   $ verl reward-implement --config your_config.yaml
   启动 PPO 训练
   $ verl train --algorithm ppo --config ppo_config.yaml

3. 查看训练状态：

   $ verl status --experiment your_experiment

Verl项目应用场景

场景一：大语言模型对齐训练：研究人员可以使用 Verl 实现 SPPO（自博弈偏好优化）等先进算法，提升模型的推理和对话能力。
场景二：多模态强化学习：支持视觉语言模型（如 Qwen2.5-VL、Kimi-VL）的 RL 训练，扩展至图像理解与生成任务。
场景三：代码与数学推理优化：通过基于模型的奖励和函数奖励机制，专门优化代码生成和数学解题能力。
用户案例：目前，字节跳动、阿里巴巴 Qwen 团队、LMSys.org、上海人工智能实验室、清华大学、UC Berkeley 等顶尖机构和团队都在使用 Verl 推进其 AI 研究。

Verl项目链接

volcengine / verl项目地址：https://github.com/volcengine/verl

本文地址：https://www.tgoos.com/24187