5分钟上手verl：小白也能玩转大模型强化学习

一句话说清verl是什么：它不是另一个需要从头写训练循环的RL框架，而是一个“插上就能跑”的LLM后训练加速器——你专注设计奖励逻辑和对话流程，它负责把GPU用到极致。

标题里的“5分钟”不是夸张。本文不讲PPO推导、不画梯度图、不列10个超参表格。我们只做三件事：装好、跑通、改出第一个能打分的对话任务。全程用最直白的语言，像教朋友搭乐高一样带你完成。

1. 先搞懂：verl到底帮你省了哪些事？

很多新手一看到“强化学习+大模型”，立刻想到：要重写Actor-Critic网络？要自己调度多卡生成？要手动对齐KL散度？要调几十个--gamma--clip_coef？
verl的答案是：不用。

它把LLM强化学习里最重复、最容易出错、最吃硬件的底层模块，全打包成可插拔的“黑盒子”。你只需要告诉它三件事：

“我用哪个模型？”（比如Qwen2.5-VL或Llama-3-8B）
“用户问什么，我该怎么答？”（写一段prompt模板）
“答得好不好，谁来打分？”（写一个Python函数返回0~1的分数）

剩下的——模型分片、显存复用、rollout并发、梯度同步、通信压缩——verl自动搞定。

1.1 它不像传统RL框架，更像一个“LLM训练增强包”

传统RL框架（如Tianshou）	verl
你要自己定义`env.step()`，模拟LLM交互	它内置`BaseInteraction`，你只需继承并填空
你要手动管理Actor/Critic模型加载、卸载、分片	它用3D-HybridEngine自动重分片，GPU利用率直接拉到85%+
你要为每个batch写数据预处理、padding、mask	它支持`return_raw_chat=True`，跳过padding，吞吐翻倍
你要自己集成vLLM或SGLang做高效推理	它原生支持sglang/vllm/megatron，一行配置切换

这不是“简化版RL”，而是专为LLM后训练重构的执行引擎。就像你不需要懂汽车发动机原理，也能开好一辆车——verl就是那台调校完毕、油门响应灵敏、自动挡还带运动模式的车。

1.2 小白最该记住的三个关键词

HybridFlow：verl的核心思想。不是非此即彼的“单控制器”或“多控制器”，而是混合编排——比如让一个GPU组专职生成回答，另一组专职打分，中间用零拷贝内存传递，通信开销趋近于零。
Rollout：别被术语吓住。它就等于“让模型说句话”。verl把rollout封装成服务（支持sglang/vllm），你调用时只管传prompt，不用管它背后启了多少进程、用了多少显存。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）：verl默认算法。相比PPO，它不依赖Critic网络，靠组内回答对比打分，更适合LLM这种输出空间极大、难以拟合价值函数的场景。你甚至不用写Critic模型——verl直接帮你绕过去了。

2. 真·5分钟安装与验证（含避坑指南）

别打开终端就敲pip install verl——当前版本尚未发布到PyPI。官方推荐方式是直接从源码安装，但新手常在这里卡住。下面步骤已实测通过（Ubuntu 22.04 + CUDA 12.1 + PyTorch 2.3）：

2.1 创建干净环境（强烈建议）

conda create -n verl-env python=3.10 conda activate verl-env pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

为什么强调Python 3.10？verl依赖的hybrid_engine组件在3.11+有兼容问题，3.10是最稳选择。

2.2 克隆并安装（关键：加`--no-deps`）

git clone https://github.com/verl-org/verl.git cd verl # 注意！不要直接 pip install . # 先跳过依赖，手动装可控的版本 pip install --no-deps . # 再手动装核心依赖（避免版本冲突） pip install pydantic==2.6.4 transformers==4.41.2 datasets==2.19.1

坑点预警：如果跳过--no-deps，pip会强制升级你的torch到2.4+，导致后续3D-HybridEngine报CUDA错误。手动装依赖才是稳解。

2.3 一行代码验证是否成功

import verl print(" verl版本:", verl.__version__) print(" 检查HybridEngine可用:", hasattr(verl, "hybrid_engine"))

正常输出类似：

verl版本: 0.1.0a1 检查HybridEngine可用: True

如果报ModuleNotFoundError: No module named 'verl'，请确认你在verl/目录外执行命令（即cd ..后再运行Python）。

3. 跑通第一个任务：让模型学会“答对数学题”

我们不从GSM8K这种千条数据集开始。先用3个样本，做一个极简闭环：输入“2+2=？”，模型回答“4”，奖励1分；回答“5”，奖励0分。目标：亲眼看到loss下降。

3.1 准备极简数据（1个文件，3行JSONL）

新建文件data/math_sample.jsonl：

{"prompt": "2+2=?", "answer": "4"} {"prompt": "5*3=?", "answer": "15"} {"prompt": "10-7=?", "answer": "3"}

为什么用JSONL？verl原生支持流式读取，大数据集也不爆内存。每行一个样本，结构清晰，小白友好。

3.2 写一个“打分函数”（核心！只有12行）

新建文件reward_fn.py：

def math_reward_fn(generated_text: str, ground_truth: str) -> float: """ 简单字符串匹配打分（实际项目中可换成代码执行验证） generated_text: 模型生成的回答（如"4"或"答案是4"） ground_truth: 标准答案（如"4"） 返回: 0.0（错）或1.0（对） """ # 提取数字（去掉空格、标点、前缀） import re pred_num = re.findall(r'\d+', generated_text) true_num = re.findall(r'\d+', ground_truth) if pred_num and true_num and pred_num[0] == true_num[0]: return 1.0 return 0.0

这就是你唯一需要写的“智能逻辑”。不用懂KL散度，不用写反向传播——verl自动把math_reward_fn接入训练流程。

3.3 启动训练（仅需1条命令）

python -m verl.trainer.main_ppo \ actor_rollout_ref.model.path=meta-llama/Llama-3-8b-Instruct \ data.train_file=data/math_sample.jsonl \ data.reward_fn=reward_fn.math_reward_fn \ data.max_prompt_length=64 \ data.max_response_length=32 \ training.num_train_epochs=3 \ training.per_device_train_batch_size=2 \ training.gradient_accumulation_steps=4 \ training.learning_rate=1e-6 \ training.output_dir=./output_math

参数说明（小白友好版）：
actor_rollout_ref.model.path：HuggingFace模型ID，verl自动下载并加载
data.reward_fn：指向你写的打分函数（模块名.函数名）
per_device_train_batch_size=2：每张卡只跑2个样本，显存友好
gradient_accumulation_steps=4：4步合并一次梯度，等效batch=8，小显存也能训

首次运行会自动下载Llama-3-8B（约5GB），耐心等待。10分钟后，你会在./output_math看到loss.log，曲线应明显下降。

4. 进阶一步：加入工具调用（让模型“真会算”）

上面只是字符串匹配。真实场景中，模型该调用计算器工具，而不是靠“猜”。verl的Sandbox Fusion让这事变得像调API一样简单。

4.1 配置一个Python沙箱工具（3步）

Step 1：准备工具配置文件config/tool_config/calculator.yaml

tools: - class_name: "verl.tools.sandbox_fusion_tools.SandboxFusionTool" config: sandbox_fusion_url: "https://sandbox-fusion.example.com/run_code" # 实际部署地址 default_timeout: 10 memory_limit_mb: 512 tool_schema: type: "function" function: name: "calculator" description: "Use this to perform mathematical calculations." parameters: type: "object" properties: expression: type: "string" description: "The mathematical expression to evaluate, e.g., '2 + 2 * 3'" required: ["expression"]

沙箱服务可本地部署（verl提供Docker镜像），也可用测试URL（返回固定结果）。新手先用测试URL快速验证流程。

Step 2：修改reward函数，让它调用工具

# reward_fn.py（更新版） import requests def math_reward_fn_with_tool(generated_text: str, ground_truth: str) -> float: # 解析模型是否调用了calculator工具 if "calculator(" in generated_text: try: # 提取表达式（简化版，实际用正则） expr = generated_text.split("calculator(")[1].split(")")[0] # 调用沙箱执行 response = requests.post( "https://sandbox-fusion.example.com/run_code", json={"code": f"print({expr})", "language": "python"}, timeout=5 ) result = response.json().get("output", "").strip() if result == ground_truth: return 1.0 except: pass return 0.0

Step 3：启动带工具的训练

python -m verl.trainer.main_ppo \ ... # 其他参数同上 \ actor_rollout_ref.rollout.multi_turn.enable=True \ actor_rollout_ref.rollout.tool_config_path=config/tool_config/calculator.yaml \ data.reward_fn=reward_fn.math_reward_fn_with_tool

现在，模型不仅“答”，还会“算”——而且整个过程在verl管控下安全隔离。

5. 你真正需要关心的3个工程细节

教程里没提，但上线前必须知道：

5.1 显存不够？试试这2个开关

actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.7
强制rollout服务只用70%显存，给其他组件留余量。
actor_rollout_ref.model.enable_gradient_checkpointing=True
开启梯度检查点，显存占用直降40%，速度慢15%，但能训更大模型。