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。