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吞吐量最高飙升20倍!豆包大模型团队开源RLHF框架,破解强化学习训练部署难题
3096点击    2024-11-01 14:50

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/veRL


RL(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)


- 封装单模型分布式计算


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。



- 灵活的模型部署


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。



- 统一模型间的数据切分


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。



- 支持异步 RL 控制流


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。


- 少量代码灵活实现各种 RL 控制流算法


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 一次迭代的流程


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:


- 定义不同的并行组


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 。


- 重组模型参数过程


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。



- 减少通信开销


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。


- 更高的端到端训练吞吐量


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。



- HybridEngine 有效减少开销


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% 。



- 不同模型部署方式对比下的三个洞察


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。


写在最后


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。


点击「阅读原文」了解岗位详情。


参考资料:


[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


文章来自于微信公众号“新智元”


关键词: AI , veRL , 豆包 , HybridFlow