收藏必备！大模型强化学习(LLM-RL)训练框架深度解析：从TRL到verl，一站式学习指南

文章主要介绍了LLM-RL训练的挑战与架构演变，深度解构了TRL、OpenRLHF、verl和LLaMA Factory四大主流开源框架的核心架构、特性与适用场景。随着RLHF成为决定模型能力的核心技术，不同框架针对不同规模模型提供了差异化解决方案，帮助开发者根据需求选择合适的训练框架。

1 LLM-RL训练的挑战与架构演变

为了更好的理解各大框架的设计理论，我们先简单剖析下LLM-RL训练中的挑战点。从往期的文章中可以看出，RLHF引入了复杂的环境交互过程：模型必须先根据当前的策略生成样本，并由奖励模型评分，最后通过梯度更新策略。这便带来以下两大挑战：

生成瓶颈与显存碎片化：在经典的RLHF流程中，经验数据生成耗时占训练周期 80%-90%的时间，而传统训练框架将生成与训练阶段耦合在同一计算流，会导致模式频繁切换，既造成显存碎片化，也生成阶段的推理效率极低即。即，在训练阶段时，需要维护庞大的梯度图和优化器状态，切换到生成模式时，又需要利用KV Cache来加速推理。
四个模型协同的分布式难题：标准的PPO算法需要同时在显存中维护四个模型（Actor模型、Critic模型、Reward模型、Reference模型）。以训练一个70B的模型为例，仅仅加载这四个模型的权重就需要超过500GB的显存（FP16精度），这还没加上维护优化器状态和梯度值的存储显存，如何高效地在多GPU节点间切分这四个模型，成为了区分各框架架构优劣的关键因素。

1.1 架构演进的三大流派

针对上述挑战，开源社区演化出了三种主要的架构流派：

单体集成流派：以TRL(Transformer Reinforcement Learning)为代表，依托Hugging Face生态，强调算法的模块化和易用性，适合中小规模模型的科研探索。
Ray分布式解耦流派：以OpenRLHF为代表，利用Ray框架将Actor、Critic等模型物理分离到不同的GPU组，并引入vLLM作为独立的推理引擎，大幅提升生成效率，适合大规模模型的生产级训练。
混合流引擎流派：以verl**(Volcano Engine RL)**为代表，通过极其灵活的3D-HybridEngine实现计算与数据的解耦，支持Megatron-LM等超大规模并行策略，面向万亿参数模型的极致优化。

2 TRL

github: https://github.com/huggingface/trl | 17k⭐
官方文档: https://huggingface.co/docs/trl/index

TRL不仅是一个代码库，更是Hugging Face生态在后训练阶段的官方实施标准，是生态系统的基石与标准化。它通过与transformers、accelerate和peft库的无缝集成，极大地降低了开发者进入RLHF领域的门槛。

2.1 核心架构：基于Trainer的模块化设计

TRL的设计哲学是将强化学习过程封装为标准的Trainer类，继承自Transformers库的训练逻辑。这种设计使得熟悉SFT的用户可以几乎零成本地迁移到RLHF。

PPOTrainer 与 GRPOTrainer：TRL覆盖了经典PPO的PPOTrainer，v0.17.0+版本新增GRPOTrainer，GRPO通过生成输出组的相对归一化计算优势函数，去除Critic 模型、大幅降显存，是DeepSeek-R1等推理模型复现的首选算法。
模型封装: TRL的AutoModelForCausalLMWithValueHead可以为任意因果语言模型动态加价值头，支持PPO价值估计，能直接对Llama 3、Mistral等模型做RL微调，适配灵活。

2.2 关键特性

算法全覆盖：TRL覆盖SFT、DPO、IPO、KTO、GRPO、BCO等主流后训练算法，是学术界新算法基准对比的首选框架。
PEFT与量化集成：深度绑定peft和bitsandbytes，原生支持QLoRA，单张RTX 4090即可4-bit量化加载大模型并完成PPO、DPO微调，配置便捷。
OpenEnv与Agent支持：集成OpenEnv实现模型与外部环境交互，顺应Agentic AI发展，从对齐工具演进为通用决策智能训练框架，支持工具调用与多步推理的强化学习。

2.3 局限性与适用场景

TRL易用性极佳，但大规模分布式训练效率不足

性能瓶颈：TRL默认用Hugging Face的generate ()生成样本，该方法未做系统级优化。在单体架构下，Actor与 Critic模型在同进程中通过accelerate进行调度，会带来显存的频繁换入换出和通信开销。
适用场景：算法研究员、教育工作者以及算力受限（使用单机多卡或单卡）开发者的最佳选择，适合验证新 Reward函数、探索新Loss、小于30B模型上快速实验。

3 OpenRLHF

gitHub: https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF 8.8k⭐

作为基于Ray与vLLM的分布式扩展架构，OpenRLHF是针对大规模生产环境设计的对齐框架，其核心设计出发点在于，RLHF的训练效率瓶颈在于生成阶段，且不同模型（Actor, Critic）对计算资源的需求截然不同。因此，OpenRLHF开启了大融合的的架构重构之路，核心为基于Ray的完全解耦。

3.1 架构革新：Ray+vLLM+DeepSpeed

OpenRLHF基于Ray分布式框架，将PPO的四个模型物理拆分至不同GPU资源组，并引入专用推理引擎，核心优化体现在三方面：

调度解耦：支持用户灵活定义资源拓扑，可按任务将不同模型部署在独立GPU组，还能按需拆分/合并 Reward、Reference模型，彻底消除单体架构的短板效应。例如，训练一个70B模型训练时，可将Actor模型部署在8张A100上通过vLLM高速生成，Critic模型部署在另外4张A100进行价值评估，Reward和Reference模型可按需拆分或合并。
推理加速：首个集成vLLM到RLHF训练循环的框架，借助PagedAttention和张量并行，让生成吞吐量数倍提升。同时，框架通过NCCL/CUDA IPC（进程间通信）实现Ray Actor间权重高效同步，保证训练与推理引擎参数一致；
算法稳定性优化：集成优势归一化、梯度裁剪、分布式Adam Offload等验证有效的优化策略，解决 PPO 训练不稳定问题，保障千卡规模下的训练收敛性。

3.2 关键特性与Agent范式

Token-Level流水线：OpenRLHF采用「Token-in-Token-out」的设计范式。将单轮对话、多轮Agent交互均视为Token流处理，使其能够无缝支持复杂的Agent训练场景，确保训练时的文本分布与推理时完全一致，避免分布偏移问题。
算法支持：除了PPO，OpenRLHF还支持REINFORCE++、DAPO、RLOO等前沿算法，且支持条件PPO和拒绝采样，微调高推理能力模型时优势显著。

3.3 性能优势与数据实证

OpenRLHF在公开基准测试中性能优势显著，在GSM8K数据集GRPO的训练任务中，单Epoch仅需1657秒，相比于同等配置TRL的5189秒速度提升超3倍，这种效率提升源于vLLM高吞吐生成以及Ray异构模型调度的零开销切换。

对于70B+参数的超大模型，OpenRLHF是目前开源界少数能提供开箱即用全量微调方案的框架。

4 verl

gitHub: https://github.com/volcengine/verl 18.5k⭐
官方文档: https://verl.readthedocs.io/en/latest/

verl 是字节跳动（火山引擎）开源的 RLHF 框架，为 HybridFlow（https://arxiv.org/pdf/2409.19256v2）论文的工程实现，verl主要面向万亿参数模型与超大规模集群的工业级需求。

4.1 HybridFlow与3D-HybridEngine

verl 的核心创新是编程模型与底层引擎深度协同，解决超大模型异构计算流的数据依赖问题。

3D-HybridEngine：不同于OpenRLHF依赖Ray进行物理显存隔离，verl引入了3D-HybridEngine，该技术可在同组GPU上高效切换训练与生成状态，基于Megatron-LM并行切分策略实现Actor模型权重的显存原地复用或高效重分片，消除海量权重的网络传输开销、避免显存冗余占用。
可编程数据流：verl提供了混合控制器功能，允许用户通过简单的Python代码定义复杂的RL数据流，解耦计算与数据依赖，灵活构建 PPO、GRPO/RLOO 等各类算法。

4.2 Megatron-LM 生态与万亿模型支持

verl的一个显著特征是深度支持Megatron-LM，对于100B+参数模型或MoE模型（如DeepSeek-V3 671B），单纯的DeepSpeed ZeRO策略往往由于通信瓶颈而难以扩展。verl集成了Megatron的张量并行（TP）、流水线并行（PP）和专家并行（EP），使其能够训练其它框架无法支持的超大模型。此外，verl还具备以下特性：

后端多样性：除了Megatron，verl也支持PyTorch FSDP和FSDP2，为Hugging Face模型用户提供了灵活性。
推理集成：verl同样集成了vLLM和SGLang作为推理后端。其中，SGLang在结构化输出、长Context推理上性能优于vLLM，对推理类模型训练至关重要。

4.3 性能优势

verl兼具基础设施属性与算法创新价值，官方仓库提供 DeepSeek-R1-Zero/DeepSeek-R1 的完整复现方案，含 GRPO、GPG 算法实现。同时，开源了SOTA算法DAPO的代码，该算法在AIME 2024基准测试中表现优异。verl成为当前复现和研究推理大模型的首选框架。

5 LLaMA Factory

gitHub: https://github.com/hiyouga/LlamaFactory 66.1k⭐
官方文档: https://docs.llamafactory.com.cn/docs/documents/introduct

LLaMA-Factory Online 是一个面向科研机构、企业研发团队或个人开发者快速构建和部署AI应用的一站式大模型训练与微调平台，致力于提供简单易用、高效灵活的全流程解决方案。平台以“低门槛、高效率、强扩展”为核心，通过集成化工具链、可视化操作界面与自动化工作流，显著降低大模型定制与优化的技术成本，助力用户快速实现模型从开发调试到生产部署的全周期闭环，功能示意如下所示。

5.1 统一接口与可视化训练

LLaMA Factory最核心的贡献是提供了一个名为LLaMA Board的Web UI界面。用户无需编写一行代码，即可通过网页配置训练参数、选择数据集、监控训练进度并评估模型。

多模式支持：框架底层封装了TRL、DeepSpeed和自定义的训练流程，用户可以通过下拉菜单在预训练（Pre-training）、指令监督微调（SFT）、DPO、PPO、KTO和ORPO之间无缝切换。
低门槛适配：对于不熟悉分布式系统的中小企业或个人开发者，LLaMA Factory屏蔽了accelerate config或deepspeed配置文件的复杂性，通过直观的表单驱动整个流程。

5.2 Unsloth集成与效率优化

LLaMA Factory非常敏锐地集成了社区中最高效的工具。

Unsloth加速：它是首批集成Unsloth的框架之一。Unsloth通过手写Triton内核重写了Llama和Mistral模型的反向传播逻辑，使得LoRA微调速度提升了2倍，显存占用减少了50%以上。这使得在单张显卡上微调Llama3-70B成为可能。
广泛的模型支持：框架的维护者更新速度极快，几乎在Qwen、DeepSeek、Yi、Gemma等新模型发布的当天就能提供支持。

5.3 局限性

尽管在SFT和DPO领域表现出色，但在PPO等在线RL训练方面，LLaMA Factory的能力相对有限。它主要依赖单机多卡或简单的多机配置，缺乏OpenRLHF或verl那种复杂的Actor-Critic拆分调度能力，更适合基于LoRA的轻量级RLHF，而非从零开始训练基座模型的RL对齐。

6 垂直领域与高性能计算框架

除了上述四大通用框架，还存在针对特定需求优化的LLM-RL解决方案。

6.1 RAGEN

gitHub: https://github.com/ragen-ai/ragen 2.5k⭐
官网地址：https://ragen-doc.readthedocs.io/en/latest/

RAGEN是基于verl构建的垂直框架，专门解决Agent在多步环境中的强化学习问题。

StarPO 算法：针对多轮对话中常见的回声陷阱（即模型重复之前的错误）和梯度爆炸问题，RAGEN引入了StarPO算法，优化的是整个交互轨迹而非单个Token，使模型能够学会规划和工具使用。
应用场景：训练模型玩Sokoban游戏、解决复杂的逻辑谜题或执行多步API调用。

6.2 DeepSpeed

gitHub: https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed 41.3k⭐

https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples 6.8k⭐

微软开源的LLM-RL优化框架，核心价值是「低成本高效训练/推理超大模型」，解决大模型显存不足、速度慢、成本高的核心痛点，是大模型落地主流框架。

核心特性

极致显存优化：以ZeRO系列优化器为核心，结合3D并行，显存占用降低5-10倍，支持千亿/万亿级参数量模型训练，推理侧ZeRO-Inference同步优化显存。
高速高吞吐：算子级定制优化、混合精度训练、数据预处理加速，算力利用率达70%-90%，训练/推理速度远超原生PyTorch。
全链路支持：覆盖预训练、SFT、RLHF、推理部署全流程，训练模型可直接部署，无技术断点。适配 Hugging Face Transformers、Megatron-LM 等主流生态，支持NVIDIA/AMD GPU、CPU等硬件。
生产级特性：内置MoE模型支持、智能checkpoint管理、断点续训、量化推理等工业级功能。

7 框架横向评测与选型指南

为了帮助读者在众多框架中做出精准选择，我们将从性能、易用性和硬件需求三个维度进行横向对比。

7.1 吞吐量与性能对比

根据公开的基准测试和社区反馈，各框架在吞吐量上的表现呈现明显的分层：

维度	OpenRLHF	verl	TRL	LLaMA Factory
PPO/GRPO吞吐量	极高 (vLLM加速)	极高 (vLLM/SGLang + HybridEngine)	中等 (原生Generate)	中等 (依赖后端)
70B+模型支持	原生支持 (Ray 分布式)	原生支持 (Megatron/FSDP)	困难 (需大量显存/量化)	仅限 LoRA/QLoRA
通信开销	中 (Ray跨节点通信)	低 (3D-HybridEngine原地复用)	高 (单体调度)	N/A

verl vs OpenRLHF:在使用FSDP后端时，verl与OpenRLHF性能差异不大，因为瓶颈都在vLLM推理上。但在超大规模（>100B）且需要Megatron切分时，verl的架构更具优势，因为它避免了复杂的跨进程权重同步。

7.2 选型建议

算法研究员：

首选TRL：代码结构最清晰，文档最丰富，修改Loss函数或尝试新算法（如DPO改版）最容易。
备选 LLaMA Factory：只是想快速验证SFT+DPO的效果，不需要写代码。

中小企业：

OpenRLHF：性价比最高。能够利用Ray将散落在不同服务器上的消费级显卡（如4090）组合起来训练7B-34B模型，且性能优异。
LLaMA Factory：如果团队缺乏深度开发能力，仅需对现有模型进行微调适配。

基础模型团队架构师：

verl：唯一能够原生支持万亿参数MoE模型全量RLHF的框架，与Megatron的结合是训练DeepSeek级别模型的必选项。

Agent应用开发者：

RAGEN或OpenRLHF：需要对多轮对话轨迹进行整体优化，这两者提供了最好的Agent抽象。

随着RLVR的兴起，LLM-RL训练框架将不再仅仅是语言模型的优化器，演变为包含编译器、解释器和模拟器的复杂环境交互系统。框架竞争的焦点将从单纯的吞吐量转向环境交互效率、复杂推理轨迹的优化能力。对于开发者而言，掌握这些框架的原理与实践，将是应对这一AI浪潮的核心竞争力。

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