用verl训练自己的AI助手，全过程分享

1. 技术背景与核心价值

大型语言模型（LLMs）在经过预训练和监督微调后，通常需要通过强化学习进行后训练优化，以提升其在复杂任务中的表现。然而，传统的强化学习框架往往存在扩展性差、集成难度高、资源利用率低等问题，难以满足生产环境的需求。

verl是由字节跳动火山引擎团队开源的强化学习训练框架，专为 LLMs 的后训练设计，是 HybridFlow 论文的开源实现。它不仅具备高效的训练吞吐能力，还提供了模块化 API 和灵活的并行策略，能够无缝集成主流 LLM 框架如 vLLM、FSDP 和 Megatron-LM，显著降低了构建 AI 助手的技术门槛。

本文将基于 verl 镜像，从环境准备到多轮对话 RL 训练，完整演示如何使用 verl 构建一个可交互、能调用工具、支持多模态任务的智能 AI 助手。

2. 环境准备与框架验证

2.1 安装 verl 运行环境

首先确保已配置 Python 环境（建议 3.10+），并安装 verl 及其依赖：

# 创建虚拟环境 python -m venv verl-env source verl-env/bin/activate # Linux/Mac # 或 verl-env\Scripts\activate # Windows # 升级 pip 并安装 verl pip install --upgrade pip pip install verl

注意：若需使用 GPU 加速，请提前安装 CUDA 和 PyTorch 支持版本。

2.2 验证安装结果

进入 Python 解释器，检查 verl 是否正确安装：

import verl print(f"verl version: {verl.__version__}")

输出类似以下内容即表示安装成功：

verl version: 0.1.0

同时可通过查看模块路径确认安装源：

print(verl.__file__)

这有助于排查是否加载了正确的包版本或开发版代码。

3. 核心架构解析与系统设计

3.1 verl 的四大核心特性

verl 的设计目标是“灵活 + 高效 + 易集成”，主要体现在以下几个方面：

3.2 多轮对话交互系统设计

verl 提供了BaseInteraction抽象类作为多轮对话系统的统一入口，所有自定义任务均需继承该类实现关键方法：

from verl import BaseInteraction class MyAssistantInteraction(BaseInteraction): def __init__(self, config): super().__init__(config) self._session_data = {} async def start_interaction(self, instance_id=None, **kwargs): self._session_data[instance_id] = {"turn": 0, "history": []} return "Welcome! Ask me anything." async def generate_response(self, instance_id, messages, **kwargs): # 模拟生成响应（实际中调用模型） response = "I'm thinking..." reward = 0.5 # 示例奖励 should_terminate = False return should_terminate, response, reward, {"metrics": "value"} async def calculate_score(self): # 全局评分逻辑 return sum([s["reward"] for s in self._session_data.values()]) / len(self._session_data)

此结构允许开发者专注于业务逻辑，而无需关心底层通信与调度。

4. 实现多轮对话 RL 训练流程

4.1 数据预处理与格式定义

训练前需将原始数据转换为 verl 所需的标准格式。以数学推理任务为例：

def prepare_training_data(question: str, solution: str): data = { "prompt": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful math assistant."}, {"role": "user", "content": question} ], "extra_info": { "need_tools_kwargs": True, "tools_kwargs": { "code_interpreter": { "create_kwargs": {} } }, "interaction_kwargs": { "query": question, "ground_truth": solution } } } return data

其中extra_info字段用于传递工具初始化参数和交互上下文。

4.2 配置多轮对话训练参数

在 YAML 配置文件中启用多轮对话功能：

actor_rollout_ref: hybrid_engine: true rollout: name: sglang multi_turn: enable: true max_assistant_turns: 5 tool_config_path: "./config/tool_config/code_tool.yaml"

该配置表示： - 使用 SGLang 作为推理后端 - 启用最多 5 轮的助手回复 - 工具配置从指定路径加载

4.3 启动训练命令示例

使用 PPO 算法启动训练：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \ algorithm.adv_estimator=grpo \ data.train_batch_size=512 \ data.max_prompt_length=1024 \ data.max_response_length=2048 \ actor_rollout_ref.model.path=meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \ actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \ data.return_raw_chat=True \ actor_rollout_ref.model.enable_gradient_checkpointing=True

关键参数说明： -data.return_raw_chat=True：启用序列打包，减少 padding 开销 -enable_gradient_checkpointing=True：开启梯度检查点，降低显存占用 -max_response_length=2048：适应长输出场景（如代码生成）

5. 工具调用与安全执行环境集成

5.1 工具系统架构概述

verl 支持 OpenAI 函数调用标准，允许模型动态调用外部工具。每个工具需实现以下接口：

class BaseTool: async def create(self, instance_id, **kwargs) -> tuple[str, ToolResponse]: pass async def execute(self, instance_id, parameters) -> tuple[ToolResponse, float, dict]: pass async def calc_reward(self, instance_id) -> float: pass async def release(self, instance_id): pass

5.2 集成 Sandbox Fusion 实现安全代码执行

Sandbox Fusion 是 verl 提供的安全沙箱服务，支持超过 20 种语言的远程隔离执行。

配置文件示例

tools: - class_name: "verl.tools.sandbox_fusion_tools.SandboxFusionTool" config: sandbox_fusion_url: "https://api.example.com/run_code" num_workers: 10 default_timeout: 30 memory_limit_mb: 1024 tool_schema: type: "function" function: name: "code_interpreter" description: "Execute Python code safely." parameters: type: "object" properties: code: type: "string" description: "The code to run." required: ["code"]

调用流程说明

1. 模型生成函数调用请求
2. verl 将code参数发送至 Sandbox Fusion API
3. 沙箱执行并返回结果或错误
4. 结果注入对话流，继续后续推理

# 示例调用 tool_call = { "name": "code_interpreter", "arguments": {"code": "print(2 + 3 * 4)"} } # 返回: "14"

5.3 性能与安全性保障机制

6. 视觉语言模型（VLM）强化学习支持

6.1 VLM 训练架构设计

verl 支持 Qwen2.5-VL、Kimi-VL 等主流视觉语言模型的强化学习训练，通过统一接口处理图像与文本输入。

多模态数据预处理

def process_vlm_data(example): prompt = example["question"] images = example["image_paths"] # 图像路径列表 answer = example["answer"] return { "prompt": [{"role": "user", "content": prompt}], "images": images, "reward_model": {"style": "rule", "ground_truth": answer}, "extra_info": {"answer": answer} }

6.2 VLM 训练配置示例

python3 -m verl.trainer.main_ppo \ algorithm.adv_estimator=grpo \ data.image_key=images \ actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct \ actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \ +actor_rollout_ref.rollout.engine_kwargs.vllm.disable_mm_preprocessor_cache=True \ data.train_batch_size=256 \ data.max_prompt_length=1024 \ data.max_response_length=2048

提示：设置disable_mm_preprocessor_cache=True可避免缓存导致的显存泄漏。

6.3 多模态奖励函数设计

支持四种奖励方式组合使用：

1. 规则奖励：基于字符串匹配或正则判断
2. 模型奖励：使用 Reward Model 打分
3. 混合奖励：加权结合多种信号
4. 视觉一致性奖励：评估图文逻辑一致性

def calculate_vlm_reward(generated_text, ground_truth, image_features): text_score = similarity(generated_text, ground_truth) visual_score = check_consistency(generated_text, image_features) return 0.7 * text_score + 0.3 * visual_score

7. 总结

verl 作为一个面向生产环境的强化学习框架，凭借其模块化设计、高效吞吐、多模态支持和安全工具集成，为训练个性化 AI 助手提供了强大支撑。

本文完整展示了从环境搭建、数据准备、多轮对话训练、工具调用到 VLM 支持的全流程实践方案，涵盖以下关键技术点：

1. 快速部署：通过 pip 安装即可启动 verl，兼容主流 LLM 生态。
2. 灵活扩展：基于BaseInteraction和BaseTool接口可定制任意任务逻辑。
3. 高性能训练：利用 3D-HybridEngine 和梯度检查点技术实现高吞吐训练。
4. 安全执行：Sandbox Fusion 提供多语言沙箱，保障代码执行安全。
5. 多模态能力：原生支持图像输入与 VLM 模型训练，拓展应用场景。

无论是构建数学解题助手、代码生成机器人，还是多模态问答系统，verl 都能提供稳定、高效、可扩展的技术底座。

未来可进一步探索： - 自定义奖励模型集成 - 分布式集群上的大规模训练 - 更复杂的多工具协同工作流

掌握 verl，意味着掌握了将大模型从“能说”变为“会做”的关键钥匙。

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