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Verl DataProto 实现原理与数据流动分析 目录 1. 概述 2. DataProto 核心架构 3. HybridFlow 设计理念 4. 控制流与计算流分离 5. 数据流动机制 6. Dispatch 模式详解 7. 性能优化策略 8. 总结 1. 概述 Verl 是一个基于 HybridFlow 论文的开源强化学习训练框架，专门为大语言模型的后训练优化而设计。其核心创新在于将控制流和计算流分离，通过 DataProto 协议实现高效的数据交换。 2. DataProto 核心架构 2.1 数据结构设计 DataProto 是 verl 框架中用于数据交换的核心协议，所有在 Worker 之间流转的数据，都被统一封装在一个名为 DataProto 的数据结构中。它不仅仅是一个字典，更承载着 RLHF 流程中所有的信息演变, 基于 PyTorch 的 TensorDict 构建： 1 2 3 4 5 @dataclass class DataProto: batch: TensorDict = None # 张量数据容器 non_tensor_batch: dict = field(default_factory=dict) # 非张量数据 meta_info: dict = field(default_factory=dict) # 元信息 核心特性： 统一接口: 提供标准化的数据容器，支持张量和非张量数据 设备管理: 自动处理 GPU/CPU 设备间的数据移动 内存优化: 支持分块处理和内存复用 序列化: 支持高效的序列化和反序列化 2.2 数据一致性检查 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 def check_consistency(self): """检查 DataProto 的一致性""" if self.batch is not None: assert len(self.batch.batch_size) == 1, "只支持 num_batch_dims=1" if self.non_tensor_batch is not None: for key, val in self.non_tensor_batch.items(): assert isinstance(val, np.ndarray) # 检查批次大小一致性 if self.batch is not None and self.non_tensor_batch is not None: batch_size = self.batch.batch_size[0] for key, val in self.non_tensor_batch.items(): assert val.shape[0] == batch_size 3. HybridFlow 设计理念 3.1 设计动机 传统 RL 系统面临的问题： ...

最近 RL sys 圈子的吴锡斌老师在 verl 上设计了将 rollout 与 tool 调用解耦的 AgentLoop，实现了自由灵活的 mutli-turn RL。在每个 AgentLoop 内部，rollout engine 只对外提供一个 token-in-token-out 的接口，而 tool 调用则通过 ToolAgentLoop 来实现。我个人比较喜欢这样解耦的设计，同时，AgentLoop 的代码结构也比较清晰。我个人学习了一次整个代码后，觉着 AgentLoop 的设计甚是不错，但是 ActorRolloutRefWorker 的历史包袱还是很重。 本文简单分析了 agent loop 的源码，并给出了一些自己的看法。 如果我们把整个 ActorRolloutRefWorker 当做一个 sgl.Engine 的话，AgentLoop 里面包装的两层 AsyncSGLangServer 和 AsyncLLMServerManager。AsyncSGLangServer 相当于在 sgl.Engine 上包装了 fastapi 成了 server，而 AsyncLLMServerManager 是在 server 上包了一层 router 做 load balance，相当于 sglang 的 router。这两层设计都是合理的，主要麻烦的是 ActorRolloutRefWorker，层层调用，最后一共经过 7 个 class 才调到 sgl.Engine，最近 verl 团队也在致力于对这块 worker class 的重构，敬请期待。最后，AgentLoopManager，AgentLoopWorker 和 AgentLoop 这三层，我觉得 AgentLoopWorker 可能未必有必要，其他两层挺合理的。 ...

VeRL框架的参数众多，基于当前（2025.8.5）主线分支整理，附带了相关的理解，一些描述不一定完全正确，供学习参考。 Batch Size 参数名称 详细解释 data.train_batch_size 作用：定义了单次训练发送给 Rollout Engine 的样本数量，也即这是在每个 PPO 迭代开始时，从训练数据集中采样的提示 （Prompt）数量。 详细解释：这个值是 RL 训练中的基本样本数量。例如，设置为 1024 意味着在一次迭代中会： 1. 从数据集中随机抽取 1024 个 prompt。 2. 将这 1024 个 prompt 发送给当前的 Rollout Engine 中，从而得到 1024 组完整的 trajectories（prompt, response）。 3. 接下来，这 1024 个 trajectories 进行经验计算（make experience），后续用于 Actor 和 Critic 模型的更新。 影响与权衡：影响总共训练的样本量。 data.val_batch_size （Deprecated) 作用：在 Validation 阶段使用的批次大小。 详细解释：这与 train_batch_size 类似，但仅用于评估模型性能，不参与训练。如果设置为 null，会使用验证集的大小作为默认值。Note: 已经deprecated，推荐设置为 null。此时，整个 validation dataset 一次性发给 SGLang engines，自行进行内存管理。 actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size critic.ppo_mini_batch_size 作用：定义了 PPO 训练更新中的 mini-batch 大小。 详细解释：data.train_batch_size 收集到的全部经验数据将被分割成多个 mini-batch，每块的大小就是 ppo_mini_batch_size。模型每处理完一个 mini-batch，才会进行一次参数更新。 例如，如果 train_batch_size = 1024，ppo_mini_batch_size = 256，那么在一个 PPO Epoch 中，模型会进行 1024 / 256 = 4 次参数更新。 影响与权衡：增大 mini-batch，单次更新的梯度更稳定，但更新频率更低，更新次数减少。 actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu critic.ppo_micro_batch_size_per_gpu 作用：定义了在单个 GPU 上进行一次 forward/backward 的数据大小。 详细解释：这是实现梯度累积的核心参数。mini-batch 会被再次切分为若干个 micro-batch。例如，在单卡上，ppo_mini_batch_size = 256，ppo_micro_batch_size_per_gpu = 32，那么梯度累积的步数就是 256 / 32 = 8。这意味着模型会运行 8 次 forward 得到 loss，然后 backward 的到 gradient。每次处理 32 个样本，直到累积完整个 mini-batch 计算出的梯度。此时，使用累积的总梯度，对模型参数进行一次更新（optimizer.step()）。这个值必须根据显存大小来严格调整，是防止 OOM 的关键。 影响与权衡：增大此值，减少了梯度累积的次数，可以提高训练的吞吐量，增大显存消耗。 actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size critic.ppo_micro_batch_size（Deprecated) 作用：已弃用，被 per_gpu 版本取代，因为它能更好地适应分布式训练环境。 Dynamic Batch Size 当样本长度差异很大时，按样本数量划分批次可能导致不同批次的计算量极不均衡，而基于 token 总数来控制 batch size 是一种平衡每个 batch 训练时间的方案。 ...

https://github.com/THUDM/slime 一个异步实现但是非完全异步的RL框架 总体架构 从源码模块划分，有三大核心模块： training（Megatron）：主训练流程，负责模型参数更新。 rollout（SGLang + router）：负责采样、奖励/验证生成，产生训练数据。 data buffer：桥接训练与采样，管理数据流、缓存与生成方式。 分布式调度：关于资源分配、actor启动、任务调度都由于Ray管理，支持异步训练和采样 插件机制：支持自定义buffer、模型、模型格式转换（mbridge） flowchart LR subgraph Ray[Ray 分布式调度] A1[Actor Group<br>训练 Actor] A2[Rollout Group<br>采样/生成 Actor] A3[Placement Group<br>资源分配] end subgraph Training[Training <Megatron>] T1[模型训练] T2[权重同步] T3[评估/保存] end subgraph Rollout[Rollout <SGLang+Router>] R1[采样/生成] R2[奖励模型] R3[过滤器] end subgraph Buffer[Data Buffer] B1[数据缓存] B2[数据流转] B3[Offload/Onload] end subgraph Plugins[插件机制] P1[Buffer 插件] P2[Model 插件] P3[mbridge 格式转换] end A1-->|训练数据|B1 A2-->|生成数据|B1 B1-->|数据流|A1 B1-->|数据流|A2 A1-->|权重同步|A2 A1-->|评估/保存|T3 A2-->|采样/奖励/过滤|R1 R1-->|奖励|R2 R1-->|过滤|R3 B1-->|插件扩展|P1 A1-->|模型扩展|P2 A1-->|格式转换|P3 A3-->|资源分配|A1 A3-->|资源分配|A2 各模块视角的关系图 slime/rollout 组件图 rollout 负责采样、奖励、过滤，支持多种采样/奖励/过滤策略。 ...

https://github.com/inclusionAI/AReaL 纯异步RL方案 异步PPO训练调用流程 graph TD A[用户执行: examples/run_async_ppo.sh] --> B[training/main_async_ppo.py] B --> C[AsyncPPOMATHConfig配置解析] C --> D[training/utils.py: run_experiment] D --> E[Ray初始化] E --> F[exp_cfg.initial_setup] F --> G[AsyncRLExperimentConfig.initial_setup] G --> H[创建ExperimentConfig] H --> I[启动Workers] I --> J[MasterWorker] I --> K[ModelWorker] I --> L[GenerationServer] I --> M[GserverManager] I --> N[RolloutWorker] %% MasterWorker训练流程 J --> J1[MasterWorker._poll_async] J1 --> J2[FunctionExecutor.execute_step] J2 --> J3[执行数据流图遍历] J3 --> J4[发送训练请求到ModelWorker] %% ModelWorker处理流程 K --> K1[ModelWorker._poll] K1 --> K2[接收MasterWorker请求] K2 --> K3[处理训练/推理请求] K3 --> K4[执行模型前向/反向传播] %% Rollout流程 N --> N1[RolloutWorker._poll_async] N1 --> N2[load_next_data] N2 --> N3[allocate_new_rollout] N3 --> N4[agent.collect_trajectory] N4 --> N5[env.step计算奖励] N5 --> N6[推送数据到训练端] %% 生成服务器流程 L --> L1[GenerationServer._poll] L1 --> L2[启动SGLang子进程] L2 --> L3[处理生成请求] %% 生成服务器管理器 M --> M1[GserverManager._poll] M1 --> M2[HTTP服务线程] M2 --> M3[请求调度和权重更新] %% 数据流 N6 --> O[stream_dataset.py] O --> J4 %% 异步通信 J4 -.->|异步请求| K2 N3 -.->|HTTP请求| M2 M2 -.->|调度请求| L3 %% 权重更新 K4 --> P[参数更新] P --> Q[权重同步] Q --> M3 M3 --> R[更新生成服务器权重] style A fill:#e1f5fe style J fill:#f3e5f5 style K fill:#e8f5e8 style L fill:#fff3e0 style M fill:#fce4ec style N fill:#f1f8e9 用户入口到配置解析 examples/run_async_ppo.sh → training/main_async_ppo.py ...