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news 2025/10/20 18:02:35

金花站长工具,上海自聊自做网站,上海工程建设咨询有限公司,如何站自己做网站**强化学习#xff08;RL#xff09;对大模型复杂推理能力提升有关键作用#xff0c;然而#xff0c;RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性#xff0c;也给训练和部署带来了挑战。近日#xff0c;字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow#xff08;开源项…**强化学习RL对大模型复杂推理能力提升有关键作用然而RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性也给训练和部署带来了挑战。近日字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow开源项目名veRL一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型融合单控制器Single-Controller的灵活性和多控制器Multi-Controller的高效性可更好实现和执行多种 RL 算法显著提升训练吞吐量降低开发和维护复杂度。实验结果表明HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。从 ChatGPT [1] 到 o1 等各种大语言模型强化学习RL算法在提升模型性能和适应性方面起着至关重要的作用。在大模型后训练Post-Training阶段引入 RL 方法已成为提升模型质量和对齐人类偏好 [2, 3] 的重要手段。然而随着模型规模的不断扩大RL 算法在大模型训练中面临着灵活性和性能的双重挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足难以适应不断涌现的新算法需求无法充分发挥大模型潜力。因此开发一个高效且灵活的大模型 RL 训练框架显得尤为重要。这不仅需要高效地执行复杂的分布式计算流程还要具备适应不同 RL 算法的灵活性以满足不断发展的研究需求。字节跳动豆包大模型团队与香港大学近期公开联合研究成果—— HybridFlow 一个灵活且高效的大模型 RL 训练框架兼容多种训练和推理框架支持灵活的模型部署和多种 RL 算法实现。 HybridFlow 采用混合编程模型将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合解耦了控制流和计算流。基于 Ray 的分布式编程动态计算图异构调度能力通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分以及支持异步 RL 控制流HybridFlow 能够高效地实现和执行各种 RL 算法复用计算模块和支持不同的模型部署方式大大提升了系统的灵活性和开发效率。实验结果表明HybridFlow 在各种模型规模和 RL 算法下训练吞吐量相比其他框架提升了 1.5 倍至 20 倍。目前该论文已被 EuroSys 2025 接收代码仓库也对外公开。论文题目HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework 论文地址https://team.doubao.com/zh/publication/hybridflow-a-flexible-and-efficient-rlhf-framework?view_fromresearch 代码链接https://github.com/volcengine/veRL RLPost-Training复杂计算流程给 LLM 训练带来全新的挑战在深度学习中数据流DataFlow是一种重要的计算模式抽象用于表示数据经过一系列复杂计算后实现特定功能。神经网络的计算就是典型的 DataFlow 可以用计算图Computational Graph来描述其中节点代表计算操作边表示数据依赖。大模型 RL 的计算流程比传统神经网络更为复杂。在 RLHF 中需要同时训练多个模型如 Actor 、Critic 、参考策略Reference Policy和奖励模型Reward Model并在它们之间传递大量数据。这些模型涉及不同的计算类型前向反向传播、优化器更新、自回归生成等可能采用不同的并行策略。传统的分布式 RL 通常假设模型可在单个 GPU 上训练或使用数据并行方式 [4,5]将控制流和计算流合并在同一进程中。这在处理小规模模型时效果良好但面对大模型训练需要复杂的多维并行涉及大量分布式计算传统方法难以应对。 HybridFlow 解耦控制流和计算流兼顾灵活高效大模型 RL 本质上是一个二维的 DataFlow 问题high-level 的控制流描述 RL 算法的流程 low-level 的计算流描述分布式神经网络计算。近期开源的 RLHF 框架如 DeepSpeed-Chat [6]、OpenRLHF [7] 和 NeMo-Aligner [8]采用了统一的多控制器Multi-Controller架构。各计算节点独立管理计算和通信降低了控制调度的开销。然而控制流和计算流高度耦合当设计新的 RL 算法组合相同的计算流和不同的控制流时需要重写计算流代码修改所有相关模型增加了开发难度。与此前框架不同HybridFlow 采用了混合编程模型控制流由单控制器Single-Controller管理具有全局视图实现新的控制流简单快捷计算流由多控制器Multi-Controller负责保证了计算的高效执行并且可以在不同的控制流中复用。尽管相比纯粹的多控制器架构这可能带来一定的控制调度开销但 HybridFlow 通过优化数据传输降低了控制流与计算流之间的传输量兼顾了灵活性和高效性。系统设计之一Hybrid Programming Model编程模型创新 - 封装单模型分布式计算在 HybridFlow 中每个模型如 Actor、Critic、参考策略、奖励模型等的分布式计算被封装为独立的模块称为模型类。这些模型类继承于基础的并行 Worker 类如 3DParallelWorker 、FSDPWorker 等通过抽象的 API 接口封装了模型的前向、反向计算、优化器更新和自回归生成等操作。该封装方式提高了代码的复用性便于模型的维护和扩展。对于不同的 RL 控制流用户可以直接复用封装好的模型类同时自定义部分算法所需的数值计算实现不同算法。当前 HybridFlow 可使用 Megatron-LM [13] 和 PyTorch FSDP [14] 作为训练后端同时使用 vLLM [15] 作为自回归生成后端支持用户使用其他框架的训练和推理脚本进行自定义扩展。 - 灵活的模型部署 HybridFlow 提供了资源池ResourcePool概念可以将一组 GPU 资源虚拟化并为每个模型分配计算资源。不同的资源池实例可以对应不同设备集合支持不同模型在同一组或不同组 GPU 上部署。这种灵活的模型部署方式满足了不同算法、模型和硬件环境下的资源和性能需求。 - 统一模型间的数据切分在大模型 RL 计算流程中不同模型之间的数据传输涉及复杂的多对多广播和数据重分片。为解决该问题HybridFlow 设计了一套通用数据传输协议Transfer Protocol包括收集collect和分发distribute两个部分。通过在模型类的操作上注册相应的传输协议比如register(transfer_mode3D_PROTO)HybridFlow 可以在控制器层Single-Controller统一管理数据的收集和分发实现模型间数据的自动重分片支持不同并行度下的模型通信。 HybridFlow 框架已经支持多种数据传输协议涵盖大部分数据重切分场景。同时用户可灵活地自定义收集collect和分发distribute函数将其扩展到更复杂的数据传输场景。 - 支持异步 RL 控制流在 HybridFlow 中控制流部分采用单控制器架构可灵活实现异步 RL 控制流。当模型部署在不同设备集合上时不同模型计算可并行执行这提高了系统的并行度和效率。对于部署在同一组设备上的模型HybridFlow 通过调度机制实现了顺序执行避免资源争夺和冲突。 - 少量代码灵活实现各种 RL 控制流算法得益于混合编程模型的设计HybridFlow 可以方便地实现各种 RLHF 算法如 PPO [9]、ReMax [10]、Safe-RLHF [11]、GRPO [12] 等。用户只需调用模型类的 API 接口按算法逻辑编写控制流代码无需关心底层的分布式计算和数据传输细节。例如实现 PPO 算法只需少量代码通过调用 actor.generate_sequences 、critic.compute_values 等函数即可完成。同时用户只需要修改少量代码即可迁移到 Safe-RLHF 、ReMax 以及 GRPO 算法。系统设计之二3D-HybridEngine训练推理混合技术降低通信内存开销在 Online RL 算法中Actor 模型需要在训练和生成Rollout阶段之间频繁切换且两个阶段可能采用不同并行策略。具体而言训练阶段需要存储梯度和优化器状态模型并行度Model Parallel Size, MP可能相应增高而生成阶段模型无需存储梯度和优化器状态MP 和数据并行度Data Parallel Size, DP可能较小。因此在两个阶段之间模型参数需要重新分片和分配依赖传统通信组构建方法会带来额外通信和内存开销。此外为了在新的并行度配置下使用模型参数通常需要在所有 GPU 之间进行全聚合All-Gather操作带来了巨大的通信开销增加了过渡时间。为解决这个问题HybridFlow 设计了 3D-HybridEngine 提升了训练和生成过程效率。 3D-HybridEngine 一次迭代的流程 3D-HybridEngine 通过优化并行分组方法实现了零冗余的模型参数重组具体包括以下步骤 - 定义不同的并行组在训练和生成阶段3D-HybridEngine 使用不同的三维并行配置包括流水线并行PP、张量并行TP和数据并行DP的大小。训练阶段的并行配置为 -- 。在生成阶段我们新增一个新的微数据并行组Micro DP Group用于处理 Actor 模型参数和数据的重组。生成阶段的并行配置为 --- 。 - 重组模型参数过程通过巧妙地重新定义生成阶段的并行分组可以使每个 GPU 在生成阶段复用训练阶段已有的模型参数分片避免在 GPU 内存中保存额外的模型参数消除内存冗余。 - 减少通信开销参数重组过程中3D-HybridEngine 仅在每个微数据并行组Micro DP Group内进行 All-Gather 操作而非所有 GPU 之间进行。这大大减少了通信量降低过渡时间提高了整体的训练效率。实验结果HybridFlow 提供灵活性的同时加速了训练团队在 16 台 A100 GPU 集群上对 HybridFlow 和主流 RLHF 框架DeepSpeed-Chat [6] v0.14.0、OpenRLHF [7] v0.2.5 和 NeMo-Aligner [8] v0.2.0进行对比实验。实验涵盖了不同模型规模7B、13B、34B、70B的 LLM 以及不同 RLHF 算法PPO [9]、ReMax [10]、Safe-RLHF [11]。所有实验中Actor、Critic、参考策略 Reference Policy 和奖励模型 Reward Model 均采用相同规模模型。更多实验配置和测试细节请移步完整论文。 - 更高的端到端训练吞吐量结果显示HybridFlow 在各种模型规模和 RLHF 算法下都显著优于其他框架实现了更高训练吞吐量。无论 PPO 、ReMax 还是 Safe-RLHF 算法HybridFlow 在所有模型规模下平均训练吞吐量均大幅领先于其他框架提升幅度在 1.5 倍至 20 倍之间。随 GPU 集群规模扩大HybridFlow 吞吐量也获得良好扩展。这得益于其灵活的模型部署充分利用硬件资源实现高效并行计算。同时HybridFlow 能够支持多种分布式并行框架Megatron-LM [13]、FSDP [14]、vLLM [15]满足不同模型规模的计算需求。 - HybridEngine 有效减少开销分析 Actor 模型在训练和生成阶段的过渡时间团队发现HybridFlow 的 3D-HybridEngine 的零冗余模型参数重组技术有效减少了模型参数在两个阶段之间的重分片和通信开销。相比其他框架过渡时间减少了 55.2% 在 70B 模型上过渡时间降低了 89.1% 。 - 不同模型部署方式对比下的三个洞察团队对比了不同的模型部署策略总结了模型部署和 GPU 分配的三大关键洞察 1. 为 Actor 模型分配更多的 GPU 可以缩短 critical path 2. Colocate 模式在相对小规模集群中能够最大化 GPU 利用率 3. 在大规模集群中将 Actor 和 Critic 模型部署在不同的设备能够提升扩展率。值得一提的是HybridFlow 同样适用于更广泛的 RL 训练场景随着 o1 模型诞生业内对 Reasoning 能力、RL 关注度也在提升团队后续将围绕相关场景进行探索和实验。写在最后该成果来自豆包大模型 Foundation 团队论文一作是团队的实习生明同学目前就读于香港大学。「刚加入公司没多久就把这么重要的系统给我做机会十分难得。」他分享道。明同学进一步补充「团队里大牛很多无论什么问题肯定能找到人聊。这段经历不仅让我学习到非常多新技术还完整经历一个工业级开源项目从立项到发布的全周期。大家都愿意提供帮助每个人都是我的 Mentor 。」目前豆包大模型 Foundation 团队正持续吸引优秀人才加入硬核、开放、充满创新精神是团队氛围的关键词。团队希望与具备创新精神、责任心的技术人才一起推进大模型训练提效工作取得更多进展和成果。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力 • 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求 • 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握 • 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。 1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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