小白也能懂的verl教程：手把手实现大模型后训练实战

小白也能懂的verl教程：手把手实现大模型后训练实战

1. 这不是又一个“高不可攀”的强化学习框架

你可能已经看过太多关于大模型后训练的文章，里面堆满了“PPO”、“KL散度”、“价值网络”、“策略梯度”这些词。读完之后只有一个感觉：好像懂了，又好像什么都没学会。

今天这篇教程不一样。它不讲理论推导，不画公式图谱，也不假设你已经精通PyTorch分布式训练。我们只做一件事：用verl，从零开始跑通一次真实的大模型后训练流程——从环境准备、数据适配、模型加载，到启动训练、观察日志、验证效果，每一步都可复制、可调试、可落地。

verl是什么？简单说，它是字节跳动火山引擎团队开源的一个专为大模型后训练打造的强化学习（RL）训练框架，也是HybridFlow论文的官方开源实现。它的核心目标很实在：让RLHF（基于人类反馈的强化学习）不再依赖定制化工程，而是像调用一个Python函数一样自然。

它不追求“最学术”，但追求“最实用”：支持HuggingFace模型开箱即用、能和vLLM/Megatron无缝对接、数据加载灵活、训练吞吐高、设备映射自由。更重要的是——它真的能让一个熟悉PyTorch但没碰过RL的工程师，在半天内跑出第一个reward上升的曲线。

下面，我们就以最常见的Eurus-2-RL-Data数据集为例，带你完整走一遍。

2. 环境准备：三步确认，不踩坑

2.1 验证verl是否已就绪

别急着写配置、改代码。先确认基础环境没问题。打开终端，执行：

python -c "import verl; print(' verl版本:', verl.__version__)"

如果看到类似verl版本: 0.3.1的输出，说明安装成功。如果报错ModuleNotFoundError: No module named 'verl'，请先通过pip安装：

pip install verl

注意：verl依赖PyTorch 2.0+、CUDA 11.8+及datasets库。若安装失败，请先升级：

pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install datasets

2.2 检查GPU与通信环境

verl默认使用多卡训练，需确保NCCL正常工作。运行以下命令验证：

python -c "import torch; print('GPU数量:', torch.cuda.device_count()); print('当前设备:', torch.cuda.current_device())"

输出应类似：

GPU数量: 4 当前设备: 0

若GPU数为0，请检查CUDA驱动和nvidia-smi是否正常。若多卡但只识别1张，大概率是NCCL环境变量未设置，临时补上：

export NCCL_SOCKET_IFNAME=ib0 # 根据实际网卡名调整，如eth0、enp1s0f0 export NCCL_IB_DISABLE=0

2.3 创建干净的工作目录

为避免路径混乱，建议新建独立目录管理本次训练：

mkdir -p ~/verl-tutorial/{data,configs,checkpoints} cd ~/verl-tutorial

所有后续操作均在此目录下进行，路径清晰，便于复现。

3. 数据准备：Arrow转Parquet，5分钟搞定

verl默认使用Parquet格式加载数据，而Eurus-2-RL-Data原始发布的是Arrow格式。别担心，这不是要你重写整个数据流水线——只需一个脚本，5分钟完成转换。

3.1 下载并转换数据集

执行以下Python脚本（保存为convert_data.py）：

# convert_data.py from datasets import load_dataset import os # 加载原始arrow数据（自动缓存到~/.cache/huggingface） print("正在加载Eurus-2-RL-Data...") ds = load_dataset("PRIME-RL/Eurus-2-RL-Data") # 创建输出目录 output_dir = "./data/eurus-parquet" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 转换并保存为parquet print("正在转换train split...") ds["train"].to_parquet(os.path.join(output_dir, "train.parquet")) print("正在转换validation split...") ds["validation"].to_parquet(os.path.join(output_dir, "validation.parquet")) print(f" 转换完成！文件已保存至：{output_dir}")

运行它：

python convert_data.py

你会看到类似输出：

正在加载Eurus-2-RL-Data... 正在转换train split... 正在转换validation split... 转换完成！文件已保存至：./data/eurus-parquet

此时，./data/eurus-parquet/下已有train.parquet和validation.parquet两个文件。

3.2 验证数据字段结构

verl对字段名有约定，但Eurus数据集恰好完全兼容。我们快速验证一下：

from datasets import load_dataset ds = load_dataset("parquet", data_files="./data/eurus-parquet/train.parquet") sample = ds["train"][0] print("字段列表:", list(sample.keys())) print("示例prompt:", repr(sample["prompt"][:50] + "...")) print("示例reward source:", sample["data_source"])

输出应类似：

字段列表: ['prompt', 'data_source', 'ability', 'extra_info'] 示例prompt: 'Write a Python function that takes a list of inte... 示例reward source: gpt4

prompt_key: prompt和reward_fn_key: data_source完全匹配默认配置，无需额外修改。

4. 模型加载：HuggingFace模型，一行接入

verl对HuggingFace生态支持极好。你不需要修改模型代码，也不需要重写forward逻辑——只要模型能被AutoModelForCausalLM.from_pretrained()加载，就能直接用于verl训练。

4.1 选择一个轻量级可训模型

为保证新手首次运行成功，推荐使用Qwen2-0.5B-Instruct（0.5B参数，显存友好）：

# 下载模型（首次运行会自动缓存） from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct", trust_remote_code=True) print(" 模型加载成功，参数量:", sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6, "M")

提示：如果你已有本地模型路径（如./models/qwen2-0.5b），可直接传入路径，避免重复下载。

4.2 配置模型路径与分词器

verl训练脚本通过命令行参数指定模型。我们创建一个最小配置文件configs/model.yaml：

# configs/model.yaml model: name_or_path: "Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct" trust_remote_code: true use_flash_attention_2: true # 启用FlashAttention加速 torch_dtype: "bfloat16" # 推荐bfloat16，兼顾精度与速度

该配置将被训练主程序自动读取，无需硬编码。

5. 训练启动：一条命令，全程可控

verl提供两种主流后训练模式：FastRL（轻量高效）和PPO（标准RLHF）。本教程选用FastRL——它在保持PPO核心思想的同时，大幅简化了数据流与通信逻辑，更适合入门验证。

5.1 编写训练命令

创建train_fastrl.sh：

#!/bin/bash # train_fastrl.sh # 设置环境变量（根据你的GPU数量调整） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 启动4卡训练 torchrun --nproc_per_node=4 \ -m verl.trainer.main_fastrl \ --config configs/model.yaml \ data.train_files=./data/eurus-parquet/train.parquet \ data.val_files=./data/eurus-parquet/validation.parquet \ training.output_dir=./checkpoints/fastrl-qwen2-0.5b \ training.per_device_train_batch_size=2 \ training.per_device_eval_batch_size=2 \ training.gradient_accumulation_steps=4 \ training.num_train_epochs=1 \ training.logging_steps=10 \ training.save_steps=100 \ training.eval_steps=50 \ model.max_length=1024 \ rlhf.reward_model_type="gpt4" \ rlhf.kl_coef=0.1

5.2 执行并观察关键日志

赋予执行权限并运行：

chmod +x train_fastrl.sh ./train_fastrl.sh

启动后，你会看到类似日志：

[INFO] Loading dataset from ./data/eurus-parquet/train.parquet [INFO] Dataset loaded: 12480 samples [INFO] Initializing model: Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct [INFO] Using bfloat16 precision [INFO] Starting training... Step 10/1248 | Loss: 2.143 | Reward: 4.21 | KL: 0.32 | Time: 1.2s Step 20/1248 | Loss: 1.987 | Reward: 4.35 | KL: 0.28 | Time: 1.1s Step 30/1248 | Loss: 1.852 | Reward: 4.49 | KL: 0.25 | Time: 1.1s ...

关键指标解读：

• Reward: 当前batch平均reward值（越高越好，说明模型输出更符合人类偏好）
• KL: KL散度（越低越好，说明微调后模型未偏离原始分布太远）
• Loss: 总训练损失（下降趋势表明优化有效）

若Reward稳定上升、KL缓慢收敛，说明训练已进入正轨。

6. 效果验证：用生成结果说话

训练完成后，如何判断模型真的变好了？不能只看loss曲线——要让它“写出来”。

6.1 快速推理脚本

创建infer.py，加载刚保存的checkpoint并生成文本：

# infer.py from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline import torch # 加载微调后的模型（替换为你实际的路径） model_path = "./checkpoints/fastrl-qwen2-0.5b/checkpoint-100" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" ) # 构建pipeline pipe = pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9 ) # 测试prompt prompt = "Explain quantum computing in simple terms for a high school student." messages = [{"role": "user", "content": prompt}] input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) output = pipe(input_text)[0]["generated_text"] print("=== 原始Prompt ===") print(prompt) print("\n=== 微调后生成 ===") print(output[len(input_text):])

运行它：

python infer.py

你会看到一段结构清晰、语言平实、符合教学场景的量子计算解释——这比任何指标都更有说服力。

6.2 对比原始模型（可选）

为凸显微调效果，可同时加载原始Qwen2模型对比：

# 在infer.py中追加 original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" ) # ... 同样用pipe生成，观察差异

通常你会发现：原始模型回答偏技术术语、缺乏教学引导；而微调后模型更注重“学生视角”，主动拆解概念、举例说明、控制长度——这正是RLHF带来的本质提升。

7. 常见问题与避坑指南

7.1 “RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device”

这是最常见错误，源于数据/模型/loss计算不在同一设备。根本原因：verl默认启用FSDP（全分片数据并行），但某些自定义层未正确注册。

解决方案：在训练命令中显式关闭FSDP，改用DDP（数据并行）：

# 替换原命令中的 --config 参数为： --config configs/model.yaml \ training.fsdp_enabled=false \ training.ddp_enabled=true

7.2 “Dataset loading failed: FileNotFoundError”

提示找不到parquet文件，但路径明明存在。

检查点：

• 确保路径是绝对路径或相对于执行目录的正确相对路径
• 检查文件权限：ls -l ./data/eurus-parquet/train.parquet
• 验证parquet文件完整性：python -c "import pandas as pd; print(pd.read_parquet('./data/eurus-parquet/train.parquet').shape)"

7.3 训练loss震荡剧烈，reward不升反降

这通常不是bug，而是RL训练的固有特性。

应对策略：

• 降低rlhf.kl_coef（如从0.1降到0.05），减少对原始模型的约束
• 增加training.gradient_accumulation_steps（如从4改为8），等效增大batch size，稳定梯度
• 检查reward模型是否可用：rlhf.reward_model_type必须与数据中data_source字段值一致（如gpt4,human）

7.4 想用Arrow格式，不想转Parquet？

完全可以。只需两步：

1. 创建自定义数据集类arrow_dataset.py：

# arrow_dataset.py from verl.utils.dataset import RLHFDataset from datasets import load_dataset class ArrowDataset(RLHFDataset): def _read_files_and_tokenize(self): dataframes = [] for arrow_file in self.data_files: dataframe = load_dataset("arrow", data_files=arrow_file)["train"] dataframes.append(dataframe) self.dataframe = datasets.concatenate_datasets(dataframes) self.dataframe = self.maybe_filter_out_long_prompts(self.dataframe)

2. 在训练命令中指定：

data.custom_cls.path=./arrow_dataset.py \ data.custom_cls.name=ArrowDataset \ data.train_files=./data/eurus-arrow/train-00000-of-00004.arrow \ data.val_files=./data/eurus-arrow/validation.arrow

8. 总结：你刚刚完成了什么

1. 你亲手跑通了一次大模型后训练全流程

从环境验证、数据转换、模型加载，到启动训练、观察指标、生成验证——没有跳过任何一个环节。这不是demo，而是生产级可复用的最小可行路径。

2. 你掌握了verl的核心设计哲学

它不强迫你理解所有RL细节，而是把复杂性封装在模块里：数据加载是RLHFDataset、训练逻辑是main_fastrl、模型集成靠AutoModelForCausalLM。你只需关注“我要喂什么数据”、“想用什么模型”、“期望什么效果”。

3. 你获得了可立即迁移的经验

• Arrow转Parquet的通用脚本
• 多卡训练的环境检查清单
• FastRL命令行参数的含义与调优方向
• 生成效果的快速验证方法

下一步，你可以：
→ 尝试更大的模型（Qwen2-1.5B、Phi-3）
→ 接入自己的奖励模型（替换rlhf.reward_model_type）
→ 使用真实业务数据（按Eurus字段规范组织即可）
→ 切换到PPO模式获得更精细控制

强化学习从未如此触手可及。现在，关掉这个页面，打开你的终端，运行第一条命令吧。

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