当前的 RL 框架一览
在 LLM 强化学习领域,目前主流框架主要包括:
- 字节系:VeRL、CURE(专注于代码生成)
- 阿里系:ROLL(淘天爱橙团队)
- 智谱:slime
- Hugging Face:trl
VeRL 的核心特点
随着大语言模型的发展,强化学习算法对'灵活性'和'高效性'提出了双重挑战,VeRL 正是为此而生。其核心设计理念围绕 Single-controller、Multi-controller 以及 Hybrid Engine 展开。
多控制器与混合引擎
引入 Multi-controller 思想旨在实现高效的数据并行、训练与生成。通过这种架构,系统能更灵活地调度资源。

针对 RL 中各算子间的效率瓶颈,VeRL 引入了 Hybrid Engine,支持 Offloading & Reloading 策略及并行策略的动态切换。


此外,Single-controller 范式将复杂的 RL 工作流简化为二十几行代码,极大降低了使用门槛。

VeRL 分布式框架——新范式
分布式框架的实现主要分两种思路:
- Single-controller:一个中心控制器管理所有 Worker 的任务,掌控全局状态。
- Multi-controller:每个 Worker 独立控制自身,通过数据并行或通信汇总结果,依赖节点间协调。

两者各有优劣,VeRL 在此基础上提出了 Hybrid Flow 分布式范式。














