resnet50预训练模型（resnet18预训练模型）

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_from=research

代码链接：https://github.com/volcengine/veRL

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。

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。

- 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_mode=3D_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。

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 𝑝-𝑡-𝑑 。在生成阶段，我们新增一个新的微数据并行组（Micro DP Group，𝑑𝑔），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 𝑝𝑔-𝑡𝑔-𝑑𝑔-𝑑 。

- 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。

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。

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。

参考资料：

[1] Brown, Tom, et al. "Language models are few-shot learners." Advances in neural information processing systems 33 (2020): 1877-1901.

[2] Long Ouyang, et al. 2022. Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022), 27730–27744.

[3] Yuntao Bai, et al. 2022. Training a helpful and harmless assistant with reinforcement learning from human feedback. arXiv preprint arXiv:2204.05862 (2022).

[4] Eric Liang, et al. 2018. RLlib: Abstractions for distributed reinforcement learning. In International conference on machine learning. PMLR, 3053–3062.

[5] Eric Liang, et al. 2021. RLlib Flow: Distributed Reinforcement Learning is a Dataflow Problem. Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021), 5506–5517.

[6] Zhewei Yao, et al. 2023. DeepSpeed-Chat: Easy, Fast and Affordable RLHF Training of ChatGPT-like Models at All Scales. arXiv preprint arXiv:2308.01320 (2023).

[7] Jian Hu, el al. OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework. arXiv preprint arXiv:2405.11143

[8] NVIDIA Corporation. 2024. NeMo-Aligner: Scalable toolkit for efficient model alignment. https://github.com/NVIDIA/NeMo-Aligner

[9] John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, and Oleg Klimov. 2017. Proximal policy optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347 (2017).

[10] Ziniu Li, et al. 2023. ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method for Aligning Large Language Models. arXiv preprint arXiv: 2310.10505 (2023).

[11] Josef Dai, et al. 2024. Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback. In The Twelfth International Conference on LearningRepresentations. https://openreview.net/forum?id= TyFrPOKYXw

[12] Zhihong Shao, et al. 2024. Deepseekmath: Pushing the limits of mathematical reasoning in open language models. arXiv preprint arXiv:2402.03300 (2024).

[13] Mohammad Shoeybi, et al. 2019. Megatron-lm: Training multi-billion parameter language models using model parallelism. arXiv preprint arXiv:1909.08053 (2019).

[14] Adam Paszke, et al. 2019. Pytorch: An imperative style, high-performance deep learning library. Advances in neural information processing systems 32 (2019).

[15] Woosuk Kwon, et al. 2023. Efficient memory management for large language model serving with pagedattention. In Proceedings of the 29th Symposium on Operating Systems Principles. 611–626.

技术交流群邀请函

△长按添加小助手

扫描二维码添加小助手微信

请备注：姓名-学校/公司-研究方向（如：小张-哈工大-对话系统）即可申请加入自然语言处理/Pytorch等技术交流群

MLNLP 社区是由国内外机器学习与自然语言处理学者联合构建的民间学术社区，目前已经发展为国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，旨在促进机器学习，自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的进步。

社区可以为相关从业者的深造、就业及研究等方面提供开放交流平台。欢迎大家关注和加入我们。

resnet50预训练模型（resnet18预训练模型）

相关推荐