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OpenRLHF

基于 Ray、vLLM 与 DeepSpeed 的高性能开源 RLHF 框架,提供分布式训练与多种 RL 算法支持。

简介

OpenRLHF 是一个易用且高性能的开源 RLHF 框架,基于 Ray、vLLM、DeepSpeed 与 Hugging Face Transformers,旨在简化大规模模型的 RLHF 训练与部署流程,支持分布式与混合引擎调度以扩展至数十亿到数千亿参数模型。

主要特性

  • 支持分布式 PPO、REINFORCE++、GRPO、RLOO 等多种 RL 算法,兼容 Ray 的调度能力。
  • 集成 vLLM 加速采样、DeepSpeed ZeRO-3 与 AutoTP 以实现内存高效训练与高吞吐量。
  • 支持 QLoRA/LoRA、RingAttention、FlashAttention 等性能优化与多种导出/检查点策略。

使用场景

  • 在多节点 GPU 集群上进行 RLHF 训练(PPO / REINFORCE++ / DPO 等)。
  • 使用 vLLM 加速大模型样本生成以提升 RLHF 训练效率。
  • 用于学术研究、企业化模型对齐与多机大模型基准测试。

技术特点

  • 架构基于 Ray 分布式调度,支持 Hybrid Engine 共享资源以减少 GPU 空闲时间。
  • 与 Hugging Face、vLLM、DeepSpeed 等生态深度集成,并提供详尽示例脚本与 Dockerfile。
  • 文档与示例集中在 https://openrlhf.readthedocs.io/ ,包含快速上手、示例脚本与性能调优建议。

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OpenRLHF
资源信息
作者 OpenRLHF 团队
添加时间 2025-09-30
标签
开源项目 微调 训练 ML 平台