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字节跳动开源RL框架verl，让大模型强化学习效率提升20倍，支持671B参数模型训练，大幅降低RL算法部署门槛。
核心内容：
1. verl框架解决了传统RLHF流程的三大痛点：效率瓶颈、算法壁垒和资源限制
2. 集成15+主流强化学习算法，提供完整训练脚本，简化分布式训练流程
3. 支持FSDP、Megatron-LM等分布式训练方案，已成功训练671B参数的DeepSeek模型
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
当大模型进入「后训练时代」，如何高效对齐人类偏好、提升推理与工具使用能力成为核心课题。近日，字节跳动Seed团队开源了强化学习框架verl，不仅实现了吞吐量20倍的突破，更让复杂RL算法的部署门槛大幅降低。
从HybridFlow到verl：工业级RLHF框架的开源之路
verl的前身是字节跳动内部研发的HybridFlow框架，其核心论文已被顶会EuroSys 2025收录。作为生产级别的大模型强化学习工具，它解决了传统RLHF流程中的三大痛点：
- 效率瓶颈：通过3D-HybridEngine实现模型动态重分片，消除训练与生成阶段的内存冗余，通信开销降低60%
- 算法壁垒：独创混合控制器编程模型，让GRPO、PPO等算法的实现只需数十行代码
- 资源限制：支持FSDP、Megatron-LM等分布式训练方案，已成功训练671B参数的DeepSeek模型
五大核心特性，重新定义大模型RL训练
1. 算法生态：从经典到前沿的全支持
verl已集成15+主流强化学习算法，涵盖：
- 经典方案：PPO、DPO、RLOO
- 推理优化：DAPO（AIME基准达60.4分）、VAPO
- 多轮交互：SPPO、ReTool（工具调用场景）
每个算法都提供完整的训练脚本，以GRPO为例，仅需配置模型路径和数据集即可启动分布式训练：
# 以Qwen3-8B为例的GRPO训练命令
python -m verl.trainer.main_ppo \
algorithm.adv_estimator=grpo \
data.train_files=/data/gsm8k/train.parquet \
data.val_files=/data/gsm8k/test.parquet \
data.train_batch_size=1024 \
data.max_prompt_length=512 \
data.max_response_length=1024 \
data.filter_overlong_prompts=True \
data.truncation='error' \
actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen3-8B \
actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \
actor_rollout_ref.model.use_remove_padding=True \
actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=256 \
actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=40 \
actor_rollout_ref.actor.use_kl_loss=True \
actor_rollout_ref.actor.kl_loss_coef=0.001 \
actor_rollout_ref.actor.kl_loss_type=low_var_kl \
actor_rollout_ref.actor.entropy_coeff=0 \
actor_rollout_ref.actor.strategy=fsdp2 \
actor_rollout_ref.model.enable_gradient_checkpointing=False \
actor_rollout_ref.actor.fsdp_config.param_offload=True \
actor_rollout_ref.actor.fsdp_config.optimizer_offload=True \
actor_rollout_ref.rollout.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=40 \
actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size=2 \
actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \
actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.6 \
actor_rollout_ref.rollout.n=5 \
actor_rollout_ref.ref.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=40 \
actor_rollout_ref.ref.fsdp_config.param_offload=True \
actor_rollout_ref.ref.strategy=fsdp2 \
algorithm.use_kl_in_reward=False \
trainer.critic_warmup=0 \
trainer.logger=['console','tensorboard'] \
trainer.project_name='verl_grpo_example_gsm8k_record' \
trainer.experiment_name='qwen2_7b_function_rm_re' \
trainer.n_gpus_per_node=8 \
trainer.nnodes=1 \
trainer.save_freq=20 \
trainer.test_freq=5 \
trainer.total_epochs=15
2. 硬件适配：从单卡到超大规模集群
框架支持多维度硬件优化：
- 计算引擎：兼容vLLM、SGLang等推理加速库，生成吞吐量提升3倍
- 设备调度：灵活的GPU映射策略，支持训练/推理分离部署
- 极致性能：采用FlashAttention2和Liger-kernel，显存占用降低40%
3. 工程化设计：工业级训练保障
- 断点续训：支持训练状态全量保存，故障恢复无需重跑
- 监控体系：集成wandb、mlflow等实验跟踪工具，实时可视化训练曲线
- 弹性扩展：通过Ray实现资源动态调度，支持数百GPU集群
4. 多模态能力：不止于文本
verl已原生支持视觉-语言模型训练，通过Qwen2.5-VL等模型实现：
- 图文混合指令跟随
- 视觉推理任务优化
- 多模态工具调用（如OCR+搜索组合）
5. 社区生态：从学术研究到产业落地
超过20个机构基于verl开展研究，包括：
- 清华大学：多轮对话RLHF优化
- 香港大学：代码生成领域的PPO改进
- 微软：Agent-Lightning代理框架
快速上手：从零开始的RL训练
环境准备
# 基础依赖安装
pip install -r requirements.txt
# 如需CUDA加速
pip install -r requirements-cuda.txt
典型工作流
- 1. 监督微调（SFT）：使用HuggingFace数据集初始化模型
未来路线图：更开放的强化学习生态
根据官方规划，verl将在Q3重点推进：
- 异步离线策略架构
- 多智能体训练支持
- 更大规模MoE模型优化
- 强化学习与工具使用深度融合
字节跳动Seed团队表示，verl的开源不仅是技术输出，更希望推动强化学习在大模型领域的标准化。目前团队正招募RL算法与工程专家，共同完善这一生态。
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