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。强化学习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 grpo_trainer 配置文件中，主要包含 defaults、megatron_training、actor_config、rl_config、generate_config 字段的参数配置:

参数名	说明
defaults	引入需要使用的模型配置文件，其下的模型配置（如model） 可在 megatron_training、actor_config 等具体配置中被选择使用
megatron_training	训练引擎的通用默认参数配置
actor_config	Actor 模型和 Reference 模型的训练配置参数
rl_config	GRPO 训练中的特有参数，以及相关模型的资源配置
generate_config	包含分词器设置、推理并行配置、vLLM 引擎参数及生成采样参数等

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:

参数名	说明
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 HuggingFace 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

参数名	说明	默认值
recompute_granularity	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
recompute_num_layers	指定重计算分组层数或重计算层数
recompute_method	全量重计算的方法选择： • uniform：将 Transformer 层均匀划分组（每组大小由 recompute_num_layers 指定），按组存储输入和激活值 • block：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。

参数名	说明
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
no_load_rng	续训加载数据随机数生成器
no_save_optim	保存优化器状态
no_save_rng	保存数据随机数生成器

rl_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。

参数名	说明
use_integrated_worker	是否开启全共卡模式
blocking	是否开启异步
gamma	奖励折扣因子
lam	GAE参数
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 ｜
clip_ratio	Actor 模型训练计算损失函数时的 clip 比例，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
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
shuffle_mini_batch	Actor 训练时是否对 minibatch 进行 shuffle
log_max_throughput	配置tps计算时是否使用max值
num_cpus_for_local_task	ray 进程配置的 cpu 数量
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

参数名	说明
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）:

参数名	说明
use_tensorboard	配置为 True 时打开 tensorboard（若 use_tensorboard 和 use_wandb 同时为 True，则 tensorboard 不生效）

wandb开关:

参数名	说明
use_wandb	配置为 True 时打开 wandb
wandb_project	wandb project 名称配置
wandb_exp_name	wandb 实验名称配置
wandb_save_dir	本地存储 wandb 数据的路径

generate_config:

推理时的并行配置

参数名	说明
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

参数名	说明
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：

参数名	说明
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	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

参数名	说明
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