【新智元导读】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/veRLRL（Post-Training）复杂计算流程给 LLM 训练带来全新的挑战
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。HybridFlow 解耦控制流和计算流，兼顾灵活高效
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。系统设计之一：Hybrid Programming Model（编程模型创新）
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。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。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。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。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。系统设计之二：3D-HybridEngine（训练推理混合技术）降低通信内存开销
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 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：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 。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。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。实验结果：HybridFlow 提供灵活性的同时，加速了训练
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。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。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% 。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。[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.![]()
![]()
![]()
