详尽记录：从环境配置到脚本执行的每一步

这是一篇完全基于真实工程实践的 verl 框架部署手记。不讲抽象概念，不堆技术术语，只记录从零开始、在一块老旧 Tesla P40 GPU 上把 verl 跑起来的全部细节——包括哪些命令必须按顺序执行、哪些文件要手动修改、哪些报错看似相似实则根源不同、哪些坑踩了三次才绕过去。如果你正面对一个“能跑但总崩”的 verl 环境，或者刚 clone 下来却卡在 import 阶段，这篇文章里的每一行命令、每一个路径、每一次替换，都是可直接复用的实操快照。

1. 为什么是 Tesla P40？又为什么非得跑 verl？

先说清楚前提：这不是一份面向生产集群的部署指南，而是一份单卡、低配、强约束下的可行性验证记录。硬件是 2016 年发布的 Tesla P40（24GB 显存，CUDA Compute Capability 6.1），操作系统是 Ubuntu 20.04，目标模型是 Qwen2.5-0.5B-Instruct（参数量约 5 亿），训练数据是 GSM8K（数学推理题集）。

选择它，不是因为推荐，而是因为现实——很多开发者手头没有 A100/H100，甚至没有 RTX 4090，只有一张被遗忘在服务器角落的老卡。而 verl 作为专为 LLM 后训练设计的 RL 框架，其价值恰恰在于让中小规模团队也能尝试 PPO、DPO 等高级对齐方法。所以本文不追求“最优性能”，只回答一个朴素问题：在资源受限条件下，verl 能不能动起来？怎么动？

答案是：能，但需要绕开三类硬性限制——CUDA 版本兼容性、数据类型支持边界、显存资源分配策略。下面所有步骤，都围绕这三点展开。

2. 环境配置：严格顺序不可跳过

官方文档默认假设你使用较新 GPU（如 A100）和 CUDA 12.x，但 Tesla P40 的硬件能力决定了我们必须回退到 CUDA 11.8 + cuDNN 8.9.7 这一组合。任何顺序错乱或版本混用，都会导致后续 import 失败或运行时崩溃。

2.1 基础依赖安装顺序表

重要提醒：所有安装命令均在verl-env环境中执行。每次新开终端后，请先运行conda activate verl-env。不要试图用pip install verl，它会拉取 PyPI 上的旧版（0.1.x），缺少 PPO 训练主入口。

2.2 验证环境是否就绪

进入 Python 交互环境后，逐条执行以下检查：

# 检查 CUDA 可见性与版本 import torch print(torch.__version__) # 应输出 2.6.0+cu118 print(torch.cuda.is_available()) # 必须为 True print(torch.version.cuda) # 应输出 11.8 # 检查 Apex 是否生效 import apex print(apex.__version__) # 应输出类似 '2.6.0' # 检查 verl 导入与版本 import verl print(verl.__version__) # 应输出类似 '0.3.2.dev0'（git commit hash）

若任一检查失败，请立即返回上一步重新安装，不要继续向下走。尤其注意：torch.cuda.is_available()返回 False 通常意味着 CUDA 路径未正确注入，此时需检查~/.bashrc中是否添加了：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8 export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3. 模型与数据准备：轻量化适配是核心

verl 默认配置面向大模型与多卡训练，而我们只有一块 P40。因此必须做两件事：降低计算密度（改数据类型与 attention）、压缩数据体积（选小模型、裁剪数据集）。

3.1 修改 verl 源码以适配 P40 硬件能力

打开 verl 工程根目录，执行全局搜索（注意带双引号）：

grep -r '"Bfloat16"' . --include="*.py" grep -r '"flash_attention_2"' . --include="*.py"

将所有匹配结果中的字符串替换为：

• "Bfloat16"→"float32"
• "flash_attention_2"→"eager"

必须带双引号替换，否则会误改变量名或注释内容。常见需修改的文件包括：

• verl/trainer/ppo_trainer.py
• verl/data_provider/dataset.py
• verl/actor_rollout/vllm_rollout.py
• verl/utils/config.py

为什么是 float32 而非 float16？
Tesla P40 的 SM 6.1 架构原生不支持 FP16/BF16 计算单元。强行启用会触发 CUDA kernel 编译失败。float32 虽然显存占用翻倍，但它是 P40 唯一稳定支持的浮点格式。别担心速度——P40 的 FP32 算力达 12 TFLOPS，足够支撑 0.5B 模型的单步 PPO 更新。

3.2 数据预处理：GSM8K 到 verl 格式

GSM8K 原始数据是 HuggingFace Dataset 格式（.arrow），verl 要求输入为 Parquet 文件，并且字段需符合 RL 训练结构（prompt,response,reward）。分三步操作：

（1）下载并转换为 Parquet

# 创建数据目录 mkdir -p $HOME/data/gsm8k/raw cd $HOME/data/gsm8k/raw # 使用 hf-mirror 加速下载（国内推荐） hf download openai/gsm8k --repo-type dataset --local-dir . # 转换为 Parquet（保存在同级 fmt_parquet 目录） python -c " from datasets import load_from_disk ds = load_from_disk('.') ds['train'].to_parquet('../fmt_parquet/train.parquet') ds['test'].to_parquet('../fmt_parquet/test.parquet') "

（2）转换为 verl RL 格式

编辑verl/examples/data_preprocess/gsm8k.py，修改以下两处：

# 原始 data_source = "path/to/gsm8k" local_dir = "path/to/save" # 修改为 data_source = "$HOME/data/gsm8k/fmt_parquet" local_dir = "$HOME/data/gsm8k/fmt_rl"

然后运行：

cd verl/examples/data_preprocess python gsm8k.py

生成的train.parquet和test.parquet将位于$HOME/data/gsm8k/fmt_rl/，其 schema 包含prompt,chosen,rejected,reward_chosen,reward_rejected字段，符合 verl PPO 输入要求。

3.3 模型下载：Qwen2.5-0.5B-Instruct

该模型权重约 1.1GB，适合 P40 显存。使用huggingface-hub工具下载：

# 确保已安装 pip install huggingface-hub # 下载到本地 hf download Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --local-dir $HOME/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct

注意路径一致性：后续训练脚本中actor_rollout_ref.model.path和critic.model.path必须指向此绝对路径，不能用~符号（hydra 配置解析器不展开）。

4. 训练脚本执行：参数即命运

官方 Quick Start 脚本在 P40 上会直接 OOM。以下是经过 7 轮调试后确认可用的最小可行配置（verl-ppo-gsm8k.sh）：

#!/bin/bash export HYDRA_FULL_ERROR=1 export VLLM_DTYPE=float32 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 PYTHONUNBUFFERED=1 TRITON_MAX_SHARED_MEMORY=49152 python3 -m verl.trainer.main_ppo \ data.train_files=$HOME/data/gsm8k/fmt_rl/train.parquet \ data.val_files=$HOME/data/gsm8k/fmt_rl/test.parquet \ data.train_batch_size=1 \ data.max_prompt_length=256 \ data.max_response_length=256 \ actor_rollout_ref.model.path=$HOME/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct \ actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \ actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=1 \ actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=1 \ actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \ actor_rollout_ref.rollout.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=1 \ actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size=1 \ actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.3 \ actor_rollout_ref.rollout.max_num_batched_tokens=512 \ ++actor_rollout_ref.rollout.enable_chunked_prefill=false \ ++actor_rollout_ref.fsdp_config.cpu_offload=true \ ++actor_rollout_ref.fsdp_config.offload_params=true \ actor_rollout_ref.rollout.max_num_seqs=1 \ actor_rollout_ref.ref.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=1 \ critic.optim.lr=1e-5 \ critic.model.path=$HOME/models/Qwen2.5-0.5B-Instruct \ critic.ppo_micro_batch_size_per_gpu=1 \ algorithm.kl_ctrl.kl_coef=0.001 \ trainer.logger=console \ trainer.val_before_train=False \ trainer.n_gpus_per_node=1 \ trainer.nnodes=1 \ trainer.save_freq=10 \ trainer.test_freq=10 \ trainer.total_epochs=2 2>&1 | tee $HOME/logs/verl_demo.log

4.1 关键参数解读（为什么这样设）

执行前必做：

• 创建日志目录：mkdir -p $HOME/logs
• 确保train.parquet和test.parquet路径可读
• 运行chmod +x verl-ppo-gsm8k.sh赋予执行权限

5. 常见报错与精准定位方案

所有报错均来自真实运行过程。这里不列错误堆栈，只给现象→根因→动作三段式解法。

5.1 现象：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

• 根因：PyTorch 或 CUDA 版本与 P40 架构不匹配（如 CUDA 12.x 编译的 torch 在 P40 上运行）
• 动作：
  1. nvcc --version确认 CUDA 版本为 11.8
  2. python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"确认 torch 编译于 CUDA 11.8
  3. 若不符，彻底卸载torch和torchaudio，重装 cu118 版本

5.2 现象：ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0

• 根因：verl 源码中硬编码了"Bfloat16"，未做设备能力检测
• 动作：
  执行全文本替换：sed -i 's/"Bfloat16"/"float32"/g' $(find . -name "*.py")
  注意：必须在 verl 工程根目录执行，且替换后需重新pip install --no-deps -e .

5.3 现象：triton.runtime.errors.OutOfResources: out of resource: shared memory

• 根因：FlashAttention-2 kernel 需要 ≥80KB 共享内存，P40 仅提供 48KB；或 batch size 过大
• 动作：
  1. 先执行sed -i 's/"flash_attention_2"/"eager"/g' $(find . -name "*.py")
  2. 再检查训练脚本中max_num_batched_tokens是否 ≤512，train_batch_size是否为 1
  3. 若仍报错，追加环境变量export TRITON_CACHE_DIR=/tmp/triton_cache避免缓存污染

5.4 现象：ModuleNotFoundError: No module named 'vllm'

• 根因：scripts/install_vllm_sglang_mcore.sh执行失败，或未激活verl-env
• 动作：
  1. 进入verl/scripts/目录，手动运行bash install_vllm_sglang_mcore.sh
  2. 观察最后是否输出Successfully installed vllm-...
  3. 若失败，检查nvidia-smi是否可见 GPU，gcc --version是否 ≥7.5

6. 总结：这一步，我们到底走通了什么

这不是一篇教你“如何优雅地部署 verl”的文章，而是一份在物理限制下强行打通数据链路的工程日志。我们确认了以下事实：

• verl 框架本身可在 Tesla P40（CUDA 11.8 + Python 3.10）上完成 import 与基础初始化
• 通过源码级修改（Bfloat16 → float32，flash_attention_2 → eager），可绕过硬件能力墙
• Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型能在 P40 上完成 PPO 的完整训练循环（至少前 10 步）
• GSM8K 数据经 verl 标准化后，可被正确加载、分片、构建 RL batch
• 所有关键参数（batch size、memory utilization、token limit）均有明确阈值边界

当然，它仍有局限：训练速度慢（单步约 7 秒）、无法跑满 epoch（第 9 步后再次 OOM）、不支持多卡扩展。但这些不是 verl 的缺陷，而是 P40 的物理事实。真正的价值在于——你拿到了一把钥匙，能亲手打开 LLM 强化学习的大门，哪怕门后只有一盏微光。

下一步，你可以：

• 尝试更小的模型（如 Phi-3-mini-4k-instruct）进一步压低显存
• 将trainer.total_epochs=2改为1，专注验证单轮训练逻辑
• 查看$HOME/logs/verl_demo.log中的 reward 曲线，确认 KL 散度是否下降

路已经铺到这儿，剩下的，交给你去跑。

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