GRPO配置参数简介

MindSpeed RL 通过将模型参数和训练配置解耦的层级化参数配置，来简化 GRPO 训练的参数配置过程。RLXF 训练涉及到的所有配置文件均存储在 configs/ 路径下，其中 model 文件夹下存储了模型结构相关的配置文件，GRPO 训练相关的模型参数文件以 grpo_trainer_模型名_模型大小_机器型号.yaml方式命名。在每个 grpo_trainer 配置文件中，需要包含 defaults、megatron_training、actor_config、rl_config、generate_config 字段的参数配置。

• defaults: 负责引入模型配置文件，在 defaults 中应列举本配置文件中所需要用到的所有模型配置，模型配置可以在 megatron_training 、actor_config 具体配置中通过 model 字段进行选择。
• megatron_training: 字段设置的参数为训练引擎通用的默认参数。
• actor_config：actor 、ref 的训练配置参数。
• rl_config: 在 GRPO 训练中的特性参数，以及模型的资源配置。
• generate_config: 包含 tokenizer 相关配置、推理并行配置、vllm 模型相关设置以及样本采样参数配置。

参数解析

相较于普通模型训练，GRPO 增加一些特殊参数，以下将给出部分参数的意义解析。具体的参数配置格式请参照示例 配置文件。

defaults:

引入模型配置(网络结构需要定义在model目录的yaml文件下)：

• model: qwen25_7b

megatron_training:

• stage：用于指定训练算法，使用 Ray GRPO 训练须设置为ray_grpo；
• global_batch_size: 经过多少样本后 actor-train 和 rollout 权重同步；
• data_path: 数据集路径配置，例如 /dataset/data，注意带前缀；
• tokenizer_name_or_path: 分词器路径配置，可以配置为 Hugging Face 权重文件的文件夹路径，例如 /ckpt/qwen2.5_7b_hf/ ;
• 其余参数: 其余参数为Megatron训练中的特性配置；

全量重计算

• recompute-granularity: 可选，对于内存非常有限的情况，全量重计算只保存 Transformer 层或层组的输入激活值，其他部分全部重新计算，设置该属性为 full；
• recompute-num-layers: 可选，指定重计算分组层数 or 指定重计算层数；
• recompute-method: 可选，在全量重计算的前提下，设置 recompute-method 为 uniform 代表将Transformer 层均匀划分组（每组大小 recompute-num-layers），按组存储输入和激活值；设置为 block 代表将前 recompute-num-layers 个 Transformer 层重计算，剩余层不进行重计算；

actor_config：

配置 GRPO 训练中 Actor 模型、Reference 模型和 Reward 模型的配置参数；当前支持不开启 Reward 模型，开启规则奖励进行打分，开启参数详见rl_config中的rule_reward参数。

• micro_batch_size：梯度累积的 mbs 大小;
• tensor_model_parallel_size：TP 并行策略数;
• pipeline_model_parallel_size：PP 并行策略数;
• lr：学习率；
• lr_decay_style：学习率衰减配置；
• min_lr：最小学习率；
• weight_decay：权重衰减，用于防止模型过拟合；
• lr_warmup_fraction：学习率预热比例，在训练初期逐渐增大学习率的比例；
• clip_grad：梯度裁剪系数；
• load：模型加载的路径；
• save：模型保存的路径；
• no_load_optim：续训加载优化器状态，默认为false；
• no_load_rng：续训加载数据随机数生成器，默认为false；
• no_save_optim：可选，保存优化器状态，默认为false；
• no_save_rng：可选，保存数据随机数生成器，默认为false；

rl_config:

• use_integrated_worker：是否开启全共卡模式，默认为 true;
• blocking：是否开启异步，默认为 true;
• gamma：奖励折扣因子，默认为 1.0;
• lam：GAE参数，默认为 0.95;
• actor_forward_micro_batch_size：actor model 前向计算 logp 的 mbs 大小;
• ref_forward_micro_batch_size：ref model 前向计算 logp 的 mbs 大小;
• adv_estimator：优势计算方法;
• kl_penalty：kl 散度惩罚系数;
• kl_ctrl_type：kl loss 计算方法;
• init_kl_coef：kl loss 所占权重;
• mini_batch_size：每 mini batch size 之后 actor 会更新一次;
• max_prompt_length：GRPO 训练中最大 prompt 长度，默认为512;
• clip_ratio：Actor 模型训练计算损失函数时的 clip 比例，默认为0.2 一般取值范围 [0.1，0.3] 最大取值范围[0，1] 该数值越大允许策略更新的幅度越大，反之不然；
• entropy_coeff: entropy loss 所占权重;
• n_samples_per_prompt：每条prompt的重用次数，一条 prompt 输入能输出 n 条 response;
• guarantee_order: 是否开启TransferDock保序，默认 False;
• shuffle_mini_batch：Actor 训练时是否对 minibatch 进行 shuffle，默认为 False;
• log_max_throughput: 配置tps计算时是否使用max值，默认为 true；
• num_cpus_for_local_task: ray 进程配置的 cpu 数量，默认为1；
• actor_resource ：分配给 Actor 、Reference模型的显卡数量;

显卡资源配置

```
actor_resource:
    num_npus: 4
```

规则奖励配置

• rule_reward: 开启后，使用规则奖励进行打分；
• verifier_function: 选择使用的规则奖励模型方法，例如["acc", "strict_format"] ；
• verifier_weight: 配置规则奖励模型权重，例如[1.0, 1.0]；

日志配置

tensorboard开关（若use_tensorboard和use_wandb同时为True，则tensorboard不生效）:

• use_tensorboard: 配置为 True 时打开 tensorboard；

wandb开关:

• use_wandb: 配置为 True 时打开 wandb；
• wandb_project: project 名称配置；
• wandb_exp_name: 实验名称配置；
• wandb_save_dir: 本地存储 wandb 路径；

generate_config:

推理时的并行配置

• infer_tensor_parallel_size：TP并行策略数；
• infer_pipeline_parallel_size：PP并行策略数，当前未支持该功能，设置为 '1'；
• infer_expert_parallel_size：EP并行策略数；

resharding 相关配置

• trust_remote_code： 是否信任远程代码执行；
• offload_train_optimizer：卸载训练节点优化器；
• offload_train_grad：卸载训练节点梯度；
• offload_train_param：卸载模型权重；

vllm 模型相关设置

vllm 模型参数 可以参照 vllm官网参数介绍：

• max_num_seqs：vllm 推理并发最大样本限制；
• max_model_len：vllm 能够处理的最大输入序列长度(prompt+response)；
• max_num_batched_tokens：vllm 单步能处理的最大 token 数量；
• enforce_eager：使能PyTorch eager模式，默认开启，仅 DeepSeek V3 开启 torchair_graph 时需要关闭；
• torchair_graph：DeepSeek V3 使能 torchair 图模式；
• enable_expert_parallel：MOE 模型使能专家切分，需要 MOE 模型支持；
• dtype：vllm 推理所使用的数据类型；
• gpu_memory_utilization：GPU 内存利用率，指定推理时使用 GPU 内存的比例；
• num_scheduler_steps：指的是在一个完整的调度周期内，调度器会将批处理请求分成多少个子步骤来执行；

采样配置

• logprobs：是否生成logprobs；
• max_tokens：单条response最大生成token数量；
• top_p：vllm 筛选出概率累积和达到top_p的token集合，随后只在这个集合里进行采样；
• top_k：vllm 会先选出概率最高的 top_k 个 token，然后在这 top_k 个 token 范围内进行采样；
• min_p：vllm 过滤掉概率低于 min_p 的词元，不参与后续的采样过程；
• temperature：采样时的随机性参数；
• detokenize：是否将输出token重新转为文本；

runtime_env 环境变量

（ 注：位于 configs/envs/runtime_env.yaml 中 ）

• RAY_EXPERIMENTAL_NOSET_ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES：是否禁用 Ray 对 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 的自动设置，'true'为禁用
• TOKENIZERS_PARALLELISM：设置tokenizers是否支持并行，'true'为支持
• NCCL_DEBUG：NCCL Debug日志级别，VERSION、WARN、INFO、TRACE
• PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF：设置缓存分配器行为
• HCCL_CONNECT_TIMEOUT：HCCL 连接超时时间
• HCCL_EXEC_TIMEOUT：HCCL 执行超时时间
• HCCL_IF_BASE_PORT：HCCL 通信端口
• CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS：设备最大连接数
• HYDRA_FULL_ERROR：设置 HYDRA 是否输出完整错误日志
• VLLM_DP_SIZE：vLLM数据并行度（Data Parallelism）大小，控制数据分片数量，稠密模型需要设置为1，MOE模型要求必须和EP一致
• HCCL_BUFFSIZE：HCCL通信层单次传输的最大缓冲区大小（单位MB），影响跨设备通信效率
• VLLM_USE_V1：使用vLLM的V1 engine API（v1接口），当前只支持 v1 ，需设置为 '1'。
• USING_LCCL_COM：指定不使用 LCCL 通信
• VLLM_VERSION：指定使用的vLLM版本号
• VLLM_ENABLE_TOPK_OPTIMZE：使能vLLM TOPK性能优化
• VLLM_ASCEND_ACL_OP_INIT_MODE：vLLM aclop 初始化模式: 0: default, normal init.
• TASK_QUEUE_ENABLE：控制开启task_queue算子下发队列优化的等级，推荐设置为 '2' 使能 Level 2 优化。
• CPU_AFFINITY_CONF：指定使用绑核优化，推荐设置为 '1'。
• LCAL_COMM_ID: 开启coc特性时配套启用，设置为'127.0.0.1:27001'。
• GLOO_SOCKET_IFNAME：指定 GLOO 框架通信网卡。
• TP_SOCKET_IFNAME：指定 TP 相关通信网卡。
• HCCL_SOCKET_IFNAME：指定 HCCL 通信网卡。