强化学习框架 VeRL 深度解析：架构、调试与应用实战

Hybrid Controller 结合了上述两种优势：数据调度上保留中央控制的灵活性，大规模计算则利用分布式通信的高效性。具体而言，由一个 Single-Controller 进行全局编排，而具体的生成和计算任务交给 Multi-controller 执行。

Single-controller 通过远程进程调用 RPC 来控制 Multi-controller。

在代码层面，可以通过 @register 装饰器对 Multi-controller 进行进一步优化。

VeRL 调试方法

由于 VeRL 基于 Ray 运行分布式任务，传统的 VS Code 调试方式往往失效，需要借助专门的插件。

安装和启动分布式调试插件

首先，需安装 Ray distributed debugger 插件。

官方使用说明

确保调试环境中已安装 Ray 相关依赖：

conda create -n myenv python=3.9
conda activate myenv
pip install "ray[default]" debugpy

IDE 推荐使用 Visual Studio Code，版本要求 ray[default] >= 2.9.1 且 debugpy >= 1.8.0。

安装成功后，界面左下角会出现图标，点击 Add Cluster，输入服务器集群地址和端口号。Ray 默认地址通常为 127.0.0.1:8265，回车即可添加。

此时若集群未启动，会显示 Connecting 状态，表明插件配置成功。

接下来启动 Ray 服务：

ray start --head

设置调试启动参数

在代码需要断点的位置设置 breakpoint()。注意，被调试的函数或类必须加上 @ray.remote() 装饰器。

随后直接通过 Bash 脚本启动，脚本内部调用 Python 执行。例如测试命令：

bash examples/grpo_trainer/run_qwen3-0.6b.sh

插件会自动捕捉到断点，之后即可像调试普通 Python 程序一样操作。

若在非 @ray.remote 装饰位置设置断点，将在命令行通过 pdb 进行调试。

VeRL Example 中的数据预处理

VeRL Example 提供了丰富的数据处理和训练示例，涵盖从数据清洗到模型训练的全流程。

具体包含的数据处理示例如下：

以 gsm8k.py 为例，它专门针对 GSM8K 数据集进行预处理。通常使用 Parquet 格式是因为加载速度更快，当前默认原始数据集即为该格式，一般无需额外修改。

更多文档可参考：VeRL Quickstart

main_ppo.py 主文件架构分析

该文件定义了训练的最简流程，是一个基于 Hydra + Ray 驱动的 PPO/GRPO 强化学习训练入口。它将资源管理、进程角色划分、数据集采样、奖励函数及多种分布式策略（FSDP / Megatron / vLLM）整合在一起，最终交由 RayPPOTrainer 执行。

首先是基于 Hydra 的配置部分，YAML 文件中主要包含以下核心模块：

data:
actor_rollout_ref: # 核心配置，包括 model、actor、ref、rollout
reward_model: # 奖励模型，用于计算输出样本及时分数
critic: # 批评家模型，用于估计期望回报
custom_reward_function: # 自定义奖励模型
trainer: # 训练器配置

后续更新与规划

多轮强化学习训练支持

引入异步引擎，辅助 LLM 多轮对话强化学习优化，解决此前同步方案的效率瓶颈。

MoE 模型训练支持

优化 Megatron 引擎，采用多 Node 推理模式，并实施参数切片管理，以适配 Megatron 和 Inference 引擎的需求。

Planned

未来还将持续扩展更多功能，包括但不限于更复杂的训练场景支持。