大模型后训练学习计划 02 verl llamafactory

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verl 框架在大模型后训练学习中的价值与应用

verl 是一个专注于大模型后训练（Post-Training）的开源项目，尤其在强化学习领域如 RLHF 方面具备完整的实现体系。对于希望掌握大模型优化技术、并为进入相关企业实习做准备的研究生而言，该框架提供了极具实践意义的学习路径和工程参考。

一、为何 verl 适合学习大模型后训练？

聚焦核心后训练方法

大模型性能提升的关键环节往往集中在后训练阶段，包括 SFT（有监督微调）、RLHF 等流程。verl 正是围绕这些核心技术构建的工具集，其主要优势体现在：

• 支持多种主流强化学习算法，如 PPO、GRPO、GSPO 和 DAPO，覆盖当前工业界常用训练范式。
• 集成 FSDP、Megatron-LM 等训练框架，并结合 vLLM、SGLang 等高效推理引擎，贴近真实生产环境的技术栈。
• 兼容 Hugging Face 生态下的主流模型（如 Qwen、Llama、Gemma），便于快速部署与扩展实验。

提供丰富的工业级实践案例

项目仓库中包含多个基于 verl 实现的学术研究复现与实际项目（如 CollabLLM、DAPO、ProRL），通过分析这些项目的结构与代码逻辑，可以深入理解后训练技术如何应用于真实场景。

recipe

涵盖关键工程细节

框架本身融入了大量工业实践中必需的技术模块，例如：

• 分布式训练机制（FSDP、模型并行）
• 内存优化策略（LoRA、混合精度训练）
• 高性能推理集成（vLLM 调用）

这些内容正是大模型公司实习生常需接触的核心技能点，有助于提前建立工程认知。

二、推荐学习路径

阶段1：夯实基础概念与工具使用

在正式进入 verl 前，建议先掌握以下预备知识：

前置知识要求：

• 了解 Transformer 架构基本原理，熟悉 Hugging Face 库的基本操作。
• 掌握强化学习基础概念，特别是 PPO 算法机制及奖励模型的作用。
• 理解大模型后训练整体流程（SFT → RLHF）。
• 具备 PyTorch 分布式训练基础，如 DDP 与 FSDP 的使用方式。

transformers

环境搭建步骤：

• 配置本地 GPU 环境（建议至少一张 RTX 3090/4090 或同等算力显卡），或使用云服务器资源（如 AWS、阿里云）。
• 安装 verl 及其依赖组件，具体可参照官方 README 文档进行配置。

pip install -e .[all]

阶段2：从示例入手，跑通全流程

建议从简单任务开始，逐步过渡到复杂场景：

第一步：执行 SFT（有监督微调）任务

从最基础的微调流程切入，参考指定目录中的示例代码，尝试完成一个简单的 SFT 实验（例如使用自定义数据集对 Qwen-7B 进行微调）。重点理解以下模块：

• 数据预处理流程
• 模型加载与参数设置
• 训练循环设计

examples/sft_trainer

第二步：开展 RLHF 基础训练（PPO/GRPO）

进入强化学习阶段，优先阅读以下两个目录中的实现：

examples/ppo_trainer

examples/grpo_trainer

重点关注以下几个方面：

• 奖励模型（Reward Model）的构建方式
• 策略模型（Actor）与价值模型（Critic）之间的交互机制
• 分布式训练配置细节，如 FSDP 的分片策略、vLLM 的推理加速配置

第三步：探索高级功能模块

• 学习 LoRA 轻量化训练方法，参考相关示例理解如何降低显存占用。
• 研究 Megatron-LM 集成方案，尤其是针对超大规模模型（如 671B 参数量级）的模型转换与并行训练策略。

verl/docs/advance/ppo_lora.html

verl/models/mcore

阶段3：深入源码，解析核心架构

当能够独立运行示例后，应转向源码层面的分析，以深化对框架设计的理解：

• 训练引擎部分：查看

  verl/trainer

  目录下的

  fsdp_sft_trainer.py

  （负责 SFT 训练）和

  ppo_trainer.py

  （负责 RL 训练）模块，理解其对分布式训练的封装逻辑。
• 模型转换逻辑：分析

  verl/models/mcore

  中关于 Hugging Face 模型与 Megatron 格式之间相互转换的实现，这是跨框架协作的关键能力。
• 推理系统集成：研究

  verl/workers/rollout

  中 vLLM/SGLang 的调用接口，掌握训练结果如何高效对接推理服务。

阶段4：参与项目实践，积累实战经验

为进一步提升竞争力，建议：

• 选择

  verl/recipe

  中列出的论文复现项目（如 DAPO、CollabLLM），尝试完整复现某一算法，并与原论文结果对比，分析差异原因。
• 积极参与社区互动，关注仓库的 Issues 与 Pull Requests，尝试提交文档改进、修复 Bug 或适配新算法等贡献，锻炼协作开发能力，这对后续实习申请具有积极影响。

三、面向实习需求的重点学习方向

结合当前大模型企业的常见岗位要求，以下方向值得重点关注：

• 分布式训练优化：深入理解 FSDP 与模型并行（TP/PP）的具体配置方式，掌握

  verl/utils/fsdp_utils.py

  中涉及的参数分片策略与内存节省技巧。
• 强化学习算法的工程化落地：学习如何将理论算法转化为稳定、高效的训练流程，包括稳定性控制、奖励塑形、梯度裁剪等实践细节。

总结

verl 提供了一个系统化学习大模型后训练技术的良好平台，不仅覆盖从 SFT 到 RLHF 的完整链条，还融合了工业界常用的工程实践。通过“掌握基础→运行示例→研读源码→参与项目”的递进式学习路径，学习者可以有效构建起扎实的技术能力体系，为未来科研或实习打下坚实基础。

分析PPO/GRPO在verl中的实现与理论差异

在大模型后训练中，强化学习算法如PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO（Generalized Reward-based Policy Optimization）的工程实现常与原始理论存在偏差。以verl框架为例，其实际实现中引入了多项工程优化手段，包括梯度裁剪（Gradient Clipping）和奖励归一化（Reward Normalization），这些操作虽未改变算法核心逻辑，但显著提升了训练稳定性与收敛效率。

梯度裁剪用于防止训练过程中出现的梯度爆炸问题，尤其在大模型参数量庞大时更为关键；而奖励归一化则通过对不同批次或任务的奖励值进行标准化处理，减少方差波动，使策略更新更加平稳。此类调整虽偏离标准PPO理论设定，却更适配大规模语言模型的实际训练需求。

llm.sync_model_weights

推理与训练的联动机制

高效的数据生成是强化学习流程中的关键环节。vLLM作为高性能推理引擎，在verl中被用于快速生成rollout数据，极大提升了样本采集速度。通过异步调度与内存优化技术，vLLM能够在低延迟下支持大批量序列生成，满足RL高频交互的需求。

此外，训练与推理之间的权重同步通过特定接口实现，确保策略模型在每次更新后能及时加载至推理模块。该过程通常涉及模型状态的导出、版本管理及热加载机制，保障训练-推理闭环的连贯性。

tests/workers/rollout/rollout_vllm/run_fsdp_vllm.py

关于SFT模块的覆盖情况

尽管verl以强化学习为核心亮点，但其完整支持监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）流程。典型的大模型后训练Pipeline包含三个阶段：首先进行SFT，利用人工标注数据对预训练模型进行初步对齐；随后构建奖励模型（Reward Modeling）；最后进入强化学习阶段（如RLHF）。verl明确实现了SFT模块，并提供相应数据处理、训练脚本与配置说明。

对于初学者而言，该部分提供了贴近工业实践的微调工程范例，有助于理解真实场景下的数据流设计、模型封装与训练调度机制。虽然仓库不侧重于讲解SFT理论本身或提供经典教学数据集（如Alpaca/Vicuna教程），但其代码结构清晰，具备高度可读性和复现价值。

从SFT到RL的学习路径可行性

先SFT、后RL的学习顺序符合当前学界与工业界的通用范式。SFT赋予模型基础的语言理解和指令遵循能力，为后续强化学习阶段奠定行为基线。在此基础上引入人类反馈信号，通过PPO等算法进一步优化策略，使其输出更贴合人类偏好。

verl正是这一典型Pipeline的工程体现，完整涵盖从数据准备、模型微调、奖励建模到策略优化的全流程。因此，按照“SFT → RM → RL”路径推进学习，不仅逻辑清晰，也便于逐步掌握各模块的技术细节与协作方式。

项目概述与学习建议

verl（Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs）是一个专注于大语言模型后训练的开源框架，聚焦于RLHF等主流对齐技术。项目采用Python开发，基于Apache-2.0许可证发布，具备良好的可修改性与部署灵活性。目前已获得超过17,000 star，社区活跃，持续更新。

该项目适用于机器学习背景的学习者深入理解大模型微调与强化学习系统设计，尤其适合研究生或工程师在对话模型、代码生成、多模态等方向开展研究与实践。

推荐学习路径

• 环境搭建：克隆主分支（main），依据文档完成依赖安装并在本地运行入门demo。
• 概念梳理：掌握SFT、奖励建模、RLHF等基本概念，明确其在整体Pipeline中的作用。
• 源码研读：结合官方文档，逐层解析数据加载、模型定义、训练循环与评估逻辑。
• 动手实践：独立完成一次完整的SFT或RLHF流程，记录并调试关键节点。
• 进阶探索：参与社区讨论，跟踪项目迭代，尝试定制化模块开发。

总结

verl是学习大模型后训练的理想资源，兼具理论深度与工程实用性。建议按“跑通示例→源码分析→复现项目”的路径系统推进，同时根据目标应用场景（如对话系统、代码生成等）有针对性地强化相关模块的学习。遇到技术难题时，可通过查阅文档或参考社区已有讨论解决，加速技能积累。

跑通一次 SFT 流程，了解数据准备、参数配置、训练任务启动以及 loss 曲线的观察方法。

通过阅读文档，掌握 SFT 包含的核心代码模块，例如数据输入、模型训练和评估环节的具体实现。

进阶学习：RLHF

在掌握 SFT 的基础上，进一步研读 verl 项目中的 RLHF 模块文档，理解奖励建模与强化学习的工程化流程。

重点理解 RLHF 如何基于已有的 SFT 模型进行二次优化，以及人类反馈是如何被采集并转化为可训练信号的。

查漏补缺

如果发现自身对 SFT 的理论基础仍不够扎实，建议参考 OpenAI、Stanford Alpaca 或 LLaMA 等开源项目的 SFT 教程进行补充学习。

多动手运行代码，在实践中遇到问题时及时查阅相关 issues 或参与社区讨论以获得帮助。

verl

为什么该框架适合从 SFT 入门？

该项目不仅以强化学习（如 RLHF）为核心亮点，同时也提供了完整且贴近工业实践的 SFT 实现，非常适合初学者循序渐进地掌握大模型后训练技术。

SFT 实现完整，符合工业级标准

框架内置基于 PyTorch FSDP（完全分片数据并行）的 SFT 训练器

fsdp_sft_trainer.py

，支持从中等规模到高达 671B 参数的大模型训练。同时集成了 LoRA、Liger 等轻量化微调技术，与当前主流厂商的实际落地方式高度一致。

示例方面，

examples/sft/gsm8k/

目录下提供了针对数学推理数据集 GSM8K 的端到端 SFT 脚本，涵盖数据处理、模型加载和训练配置等全流程操作。

此外，框架支持多种后端：不仅兼容 Hugging Face 生态，还支持 Megatron-LM 架构

recipe/open_math_reasoning

，有助于学习不同框架下的 SFT 实现差异。

包含 SFT 所需的关键组件

• 数据处理：支持 Parquet 格式数据集、多轮对话结构

  data.multiturn

  配置，以及动态 padding 移除机制

  use_remove_padding

  。
• 训练优化：集成学习率调度、混合精度训练、梯度裁剪，并支持模型并行（TP）、序列并行（SP）等分布式训练策略

  tests/special_npu/run_qwen2_5_05b_sft_peft_sp2.sh

  。
• 验证与保存：内置准确率等评估指标计算、断点续训、定期模型保存等功能，满足标准 SFT 工作流需求。

与强化学习流程无缝衔接

SFT 的输出模型可直接作为后续 PPO 或 GRPO 等强化学习算法的初始化起点

examples/sglang_multiturn/run_qwen3_4b_dapo_multiturn.sh

，避免了跨框架迁移的成本，有利于构建连贯的学习路径。

学习路径建议：从 SFT 到强化学习

阶段一：掌握 SFT 基础（1–2周）

环境搭建与首个示例运行

按照仓库 README 完成依赖安装

verl

及必要库的配置

pip install -e .[all]

，准备 GPU 环境（推荐使用 RTX 3090/4090 或云服务器）。

尝试运行最小化的 SFT 示例：

参考

tests/special_e2e/sft/run_sft.sh

，选用小型模型

Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct

和简化版数据集（如 GSM8K 子集），体验完整流程：

# 下载模型
huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --local-dir ~/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct

# 准备数据（以GSM8K为例）
python3 examples/data_preprocess/gsm8k.py --local_save_dir ~/data/gsm8k

# 启动SFT训练
bash tests/special_e2e/sft/run_sft.sh

目标是理解脚本中关键参数的作用，如

data.train_files

（数据集路径）、

model.partial_pretrain

（预训练模型路径）、

micro_batch_size_per_gpu

（批大小）等。

深入理解 SFT 核心逻辑

阅读

verl/trainer/fsdp_sft_trainer.py

源码，重点关注以下部分：

• 数据加载流程 —— 如何解析 prompt 与 response，参考

  data.prompt_key

  和

  data.response_key

  的配置。
• FSDP 初始化机制 —— 掌握模型分片策略，查看

  model.strategy=fsdp

  相关实现。
• 训练循环 —— 理解前向传播、损失计算与反向传播的具体编码方式。

可尝试修改训练参数，比如调整学习率

optim.lr

或启用 LoRA 微调

model.lora_rank=8

，并通过

examples/sft/gsm8k/run_qwen_05_peft.sh

观察其对训练过程的影响。

复现典型 SFT 场景

依据

recipe/open_math_reasoning

提供的教程，使用

Qwen3-8B-Base

模型在

nvidia/OpenMathReasoning

数据集上完成一次完整的有监督微调任务，巩固所学知识。

总结

verl 是一个可用于真实场景中 SFT 与 RLHF 工程训练的项目，特别适合作为“从零到一”掌握大模型后训练技术的实践参考，尤其在工程实现层面具有很强的指导意义。

若需加强理论体系、经典数据集分析或论文解读，建议结合 Stanford Alpaca、LLaMA 官方资料及 OpenAI Blog 等内容共同学习。

如果你希望深入了解 verl 中某个具体的 SFT 流程或 RLHF 的代码细节，可以提出具体问题，我将为你逐步拆解讲解。

verl

在数据集上进行监督微调（SFT），并对比不同后端（FSDP 与 Megatron）的训练效率：

# 使用 FSDP 后端
export BACKEND=fsdp2; bash recipe/open_math_reasoning/run_sft_qwen3_8b.sh

# 使用 Megatron 后端（适用于超大规模模型）
export BACKEND=megatron; bash recipe/open_math_reasoning/run_sft_qwen3_8b.sh

目标是掌握针对不同规模模型的 SFT 配置方法，深入理解分布式训练在实际场景中的必要性。

阶段一：从监督微调过渡到强化学习（2-3周）

补充强化学习基础知识

系统学习 RLHF 的基本流程：首先进行 SFT → 接着训练奖励模型（RM）→ 最后应用强化学习算法（如 PPO）。推荐参考论文《Training language models to follow instructions with human feedback》以建立理论框架。

理解强化学习的核心结构

结合

verl

和

examples/ppo_trainer

文档，掌握 RL 中三大组件之间的交互机制：

• 策略模型（Actor）：负责生成响应。
• 价值模型（Critic）：评估当前策略的好坏。
• 奖励模型（Reward Model）：提供外部反馈信号，指导优化方向。

基于已训练的 SFT 模型启动强化学习

以

examples/grpo_trainer/run_qwen3-8b.sh

脚本为例，将其中的

actor_rollout_ref.model.path

和

critic.model.path

参数替换为本地训练好的 SFT 模型路径，运行 GRPO（PPO 的改进版本）训练任务：

# 修改模型加载路径
actor_rollout_ref.model.path=~/models/my_sft_model
critic.model.path=~/models/my_sft_model

# 执行强化学习训练
bash examples/grpo_trainer/run_qwen3-8b.sh

重点关注：在 RL 阶段中，如何通过奖励模型（例如

reward_model.path

中的配置）对 SFT 模型输出结果进行评分，并驱动策略模型持续优化。

分析 SFT 与 RL 的内在联系

对比 SFT 模型与经过 RL 微调后的模型在 GSM8K 等推理任务上的表现差异，理解强化学习是如何在已有 SFT 基础上进一步提升模型行为质量的。

查看

recipe/retool

所示案例：该案例展示了 SFT 阶段使模型初步具备工具调用能力，而 RL 阶段则进一步优化其使用策略和决策逻辑，凸显了 SFT 作为强化学习基础的关键作用。

阶段二：进阶实践与经典论文复现（长期投入）

探索复杂场景下的 SFT 应用

多轮对话 SFT：参考

examples/sglang_multiturn

中的配置方案，利用

data.multiturn.enable=True

对多轮对话数据进行处理，学习在长上下文依赖场景下的微调技巧。

多模态 SFT 实践：基于

examples/grpo_trainer/run_qwen2_5_vl-7b.sh

提供的支持，尝试对 Qwen2.5-VL 模型进行 SFT 训练，拓展至图文联合理解任务。

结合前沿论文开展复现实验

使用

verl

所示架构复现经典 SFT 相关研究，如《Supervised Fine-Tuning of Language Models》，系统分析不同数据量、模型尺寸对最终效果的影响。

逐步进阶至强化学习类论文的复现工作，例如

recipe/dapo

（DAPO 算法）、

recipe/spin

（自博弈微调技术），深入理解 SFT 如何为这些复杂的后训练算法提供高质量的初始模型支持。

阶段三：辅助资源建议

SFT 理论深化

结合 Hugging Face

transformers

库中的

Trainer

类源码，与

verl

中的 FSDP SFT 实现进行对比分析，理解工业级训练流程相较于基础实现的技术优势与工程考量。

官方教程参考

查阅

verl

文档中的 “GSM8K 完整示例”，其中详细阐述了从 SFT 到 RL 的完整链路设计与实施细节。

总结

verl

尽管以强化学习为核心亮点，但完整覆盖了从 SFT 到 RL 的全流程支持。其 SFT 实现贴近工业界的大规模训练需求，非常适合作为初学者的学习入口。

建议按照“先跑通基础 SFT → 深入理解分布式训练机制 → 平滑衔接强化学习”的路径推进学习进程，重点把握 SFT 与 RL 之间的衔接逻辑，包括模型初始化方式、数据流动路径等关键环节，为后续深入大模型后训练领域打下坚实基础。

关于学习路径的选择建议

面对当前信心不足、实操经验缺乏的问题，容易产生畏难情绪和认知迷茫。在这种情况下，两种学习方法各有特点：

方法一：自行查阅论文并动手实践
优点是能建立扎实的理论体系，缺点是对新手不够友好，起步门槛高，易因环境配置、代码理解等问题受挫，影响学习动力。

方法二：借助大模型快速了解主流方法，并直接运行仓库中的 DEMO 示例
优势在于可以迅速获得可运行的实例，通过观察输入输出变化建立直观认知，降低初期心理负担，增强动手信心。同时，在成功运行的基础上反向追溯原理，更容易形成“实践—理解—深化”的正向循环。

综合来看，对于现阶段希望快速建立认知、积累实操经验的学习者，推荐优先采用方法二：先找到开源仓库中对应的 DEMO 脚本，动手运行并调试，亲眼看到模型训练过程和输出变化，从而打破陌生感。在此基础上再逐步阅读相关论文，补全理论拼图，是一种更高效且可持续的学习路径。

verl

verl

examples/ppo_trainer

examples/grpo_trainer/run_qwen3-8b.sh

actor_rollout_ref.model.path

critic.model.path

reward_model.path

recipe/retool

examples/sglang_multiturn

data.multiturn.enable=True

examples/grpo_trainer/run_qwen2_5_vl-7b.sh

recipe/dapo

recipe/spin

transformers

Trainer

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关键词：factory factor Facto Tory 学习计划