TinyZero 实战指南：基于 veRL（HybridFlow）复现 DeepSeek R1-Zero 的强化学习训练全流程-北京尧图网络

人工智能大模型强化学习推理模型【免费下载链接】TinyZeroMinimal reproduction of DeepSeek R1-Zero项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/tin/TinyZero点击查看免费下载TinyZero 是一个基于 veRLVolcano Engine Reinforcement Learning for LLM即 HybridFlow 论文的开源实现构建的 DeepSeek R1-Zero 最小化复现项目核心场景是 countdown 与 multiplication 两类数学任务。本文以仓库中的 OLD_README.mdveRL 框架原始 README为主线结合 TinyZero 的安装步骤、数据预处理、规则奖励函数、PPO 训练脚本与底层算法实现完整讲解如何在单卡到双卡环境下用约 3B 规模的基座模型从零训练出具备自我验证self-verification与搜索search能力的推理模型并覆盖 veRL 框架的架构设计、关键配置项与扩展方式。上图为 countdown 任务中模型生成的推理轨迹示例面对用数字 [19, 36, 55, 7] 构造等于 65 的等式这一提问模型在think标签内逐步尝试多种组合如 5536-197、55367-19 等并逐一验证结果最终给出正确等式 5536-7-1965。这正是 DeepSeek R1-Zero 论文所述通过纯强化学习自发涌现推理能力的直接体现也是 TinyZero 项目希望你在自己机器上复现的现象。TinyZero 与 veRL 的关系仓库根目录的 README.md 明确指出TinyZero 是 DeepSeek R1-Zero 在 countdown 和 multiplication 任务上的复现构建在 veRL 之上。而 OLD_README.md 则是 veRL 框架本身的原始 README描述了底层框架的全部能力。因此理解 TinyZero 的完整技术栈需要同时把握两层veRL灵活、高效、生产就绪的 LLM 强化学习训练框架是 HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework 论文被 EuroSys 2025 接收的开源版本。TinyZero 的全部训练逻辑PPO 训练器、Ray 集群、vLLM rollout、FSDP 分布式训练都由 veRL 提供。TinyZero在上述框架上搭建的一套最小复现实验通过规则奖励rule-based reward驱动 3B 基座模型如 Qwen2.5 系列进行强化学习让模型自行发展出推理、自我验证与搜索能力。按照 OLD_README 的表述veRL 的灵活性体现在四个方面而 TinyZero 恰好逐一利用了这些能力易扩展多种 RL 算法Hybrid 编程模型结合了 single-controller 与 multi-controller 两种范式的优势用户可以用几行代码构建复杂 Post-Training 数据流模块化 API 无缝集成现有 LLM 基础设施解耦计算与数据依赖原生支持 PyTorch FSDP、Megatron-LM 与 vLLM并可扩展到其他训练/推理框架灵活的设备映射支持将不同模型放置到不同 GPU 集合上提升资源利用率与集群规模可扩展性开箱即用的 HuggingFace 模型集成。速度方面veRL 通过集成业界 SOTA 的 LLM 训练与推理框架获得高吞吐并通过3D-HybridEngine在训练/生成阶段切换时消除内存冗余、显著降低通信开销——这正是在 scripts/train_tiny_zero.sh 中一个脚本同时拉起训练与 vLLM 推理引擎能够成立的根本原因。核心特性全景OLD_README.md 列出的 Key Features 在 TinyZero 仓库中均有对应实现整理如下特性说明仓库对应实现FSDP 训练基于 PyTorch FSDP 的分布式训练后端verl/workers/fsdp_workers.pyMegatron-LM 训练支持 Megatron-LM 后端含张量/序列/流水并行verl/workers/megatron_workers.py、docs/workers/megatron_workers.rstvLLM / TGI 生成rollout 阶段的高效推理SGLang 当时规划中verl/workers/rollout/vllm_rollout/vllm_rollout.pyHuggingFace 模型直接加载 HF 生态模型与分词器verl/models/transformers监督微调SFT提供 SFT 训练器verl/trainer/fsdp_sft_trainer.py奖励模型训练支持 Reward Model 训练与推理verl/workers/reward_model、examples/ppo_trainer/run_qwen2-7b_rm.shPPO RLHF核心强化学习算法含 GAE 优势估计verl/trainer/ppo/core_algos.pyflash-attention 与 sequence packing加速注意力计算、提高训练吞吐scripts/train_tiny_zero.sh 配套安装说明规模化能力官方宣称可扩展到 70B 模型与数百 GPU多卡资源配置见 verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml 的trainer.nnodes/n_gpus_per_node实验追踪wandb 与 mlflow 集成训练脚本中trainer.logger[wandb]配置值得说明的是veRL 的多版本 vLLM 适配在仓库中清晰可见verl/third_party/vllm 下同时维护了 v0.3.1、v0.4.2、v0.5.4、v0.6.3 四个版本的适配层含dtensor_weight_loaders.py、megatron_weight_loaders.py、spmd_gpu_executor.py等与 OLD_README 中无缝集成现有 LLM 基础设施的定位一致也与根 README 中可安装 vllm 0.6.3 / 0.5.4 / 0.4.2 / 0.3.1 任一版本的说明相互印证。快速开始环境安装TinyZero 根 README 给出了完整的安装流程这与 OLD_README 的 Installation / Quickstart 指引仓库内对应 docs/start/install.rst 与 docs/start/quickstart.rst保持一致conda create -n zero python3.9 # 安装 torch也可跳过由 vllm 自动安装适配版本 pip install torch2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 安装 vllm可选 0.6.3 / 0.5.4 / 0.4.2 / 0.3.1 pip3 install vllm0.6.3 pip3 install ray # 以可编辑模式安装 verl即本仓库 pip install -e . # flash attention 2用于加速训练 pip3 install flash-attn --no-build-isolation # 提升体验的辅助包 pip install wandb IPython matplotlib几点实操提示pip install -e .依赖仓库根目录的 setup.py 与 pyproject.toml会把verl包注册为可导入模块训练脚本通过python3 -m verl.trainer.main_ppo直接调用当前仓库的根 README 标注了Deprecation Notice该仓库已不再积极维护新实验建议直接使用最新版 veRL 库但本仓库的代码结构、配置与算法实现仍然完整可用适合学习原理与复现实验安装完成验证可参考 tests/sanity/test_import.py它检查核心模块能否正常导入。复现 R1-Zero以 countdown 任务为例第一步数据准备countdown 任务的定义是给定一个目标数target和 N 个可用数字要求构造一个仅使用这些数字各一次、通过四则运算、-、*、/得出目标数的等式。数据预处理脚本位于 examples/data_preprocess/countdown.py命令如下conda activate zero python ./examples/data_preprocess/countdown.py --local_dir {path_to_your_dataset}脚本核心参数均有默认值可覆盖参数默认值含义--local_dir~/data/countdown输出 parquet 文件的本地目录--hdfs_dirNone非空时同步拷贝到 HDFS--num_samples100000生成样本数实际使用load_dataset拉取Jiayi-Pan/Countdown-Tasks-3to4原始数据--num_operands6每个样本提供的数字个数--max_target1000目标数最大值--min_number/--max_number1 / 100可用数字的取值范围--train_size327680训练集条数--test_size1024测试集条数--template_typebaseprompt 模板base适用于任意基座模型qwen-instruct适用于 Qwen Instruct 模型脚本会把原始数据映射为 veRL 训练所需的标准格式并写出train.parquet/test.parquet。每条样本的结构来自 examples/data_preprocess/countdown.py包含data_source固定为countdown训练器据此选择对应的规则奖励函数prompt按模板构造的对话消息见下ability标记为mathreward_model{style: rule, ground_truth: {target: ..., numbers: [...]}}——这是规则奖励的关键把标准答案直接随样本下发训练时无需加载任何奖励模型。两种 prompt 模板的关键差异注意脚本注释修改模板时需同步修改 verl/utils/reward_score/countdown.py 中的解析逻辑base 模板以A conversation between User and Assistant...开头要求模型先在脑海中思考推理过程再给出答案并强制使用think /think标签展示推理、answer /answer标签返回最终等式qwen-instruct 模板使用 Qwen 的|im_start|系统/用户/助手三段式 chat 模板。推理过程强制落入think标签这一点正是复现 DeepSeek R1-Zero长思维链涌现的关键设计。第二步规则奖励函数TinyZero 不训练奖励模型而是用纯规则函数打分这是最小化复现 R1-Zero的核心简化。实现位于 verl/utils/reward_score/countdown.py打分流程分三步提取等式extract_solution从完整输出中按Assistant:或|im_start|assistant切分再正则提取最后一个answer.../answer内的内容提取不到则返回 0 分校验数字使用validate_equation把等式中的数字全部抽取并排序必须与给定的可用数字集合完全一致每个数字恰好使用一次否则只给格式分安全求值evaluate_equation用白名单正则^[\d\-*/().\s]$过滤非法字符后在{__builtins__: None}的受限环境下eval求值结果与目标数之差的绝对值小于 1e-5容忍浮点误差即判正确。评分规则compute_score的默认参数为答案正确得 1.0 分格式正确有answer标签但等式非法或结果错误得 0.1 分format_score。这种稀疏部分正确的奖励设计是 R1-Zero 式涌现的关键模型只能通过大量尝试与自我验证来找到 1.0 的奖励路径而 0.1 的格式分保证了输出结构的稳定性。奖励函数在训练器中的挂载位置是 verl/trainer/main_ppo.py 的RewardManager它先检查数据中是否已有rm_scores模型奖励路径否则按data_source分发到对应规则函数——countdown数据源对应countdown.compute_score见 verl/trainer/main_ppo.py并把标量奖励写入响应最后一个有效 token 的位置reward_tensor[i, valid_response_length - 1] score供后续 GAE 计算使用。同目录下还提供了 math.py、gsm8k.py、multiply.py 等同类规则奖励分别对应 OLD_README 中提到的 GSM8K 示例与 TinyZero 的乘法任务。第三步运行 PPO 训练训练入口是 scripts/train_tiny_zero.sh它本质上是一条python3 -m verl.trainer.main_ppo命令加上一系列 Hydra/OmegaConf 风格的键值对覆盖。先设置环境变量再执行脚本单 GPU 配置适用于 ≤1.5B 模型根 README 特别说明 Qwen2.5-0.5B 基座无法学会推理export N_GPUS1 export BASE_MODEL{path_to_your_model} export DATA_DIR{path_to_your_dataset} export ROLLOUT_TP_SIZE1 export EXPERIMENT_NAMEcountdown-qwen2.5-0.5b export VLLM_ATTENTION_BACKENDXFORMERS bash ./scripts/train_tiny_zero.sh3B 模型配置根 README 指出此时基座能发展出复杂的推理技能export N_GPUS2 export BASE_MODEL{path_to_your_model} export DATA_DIR{path_to_your_dataset} export ROLLOUT_TP_SIZE2 export EXPERIMENT_NAMEcountdown-qwen2.5-3b export VLLM_ATTENTION_BACKENDXFORMERS bash ./scripts/train_tiny_zero.shInstruct 模型消融实验验证指令微调基座的表现差异需要先按 chat 模板重新处理数据再训练conda activate zero python examples/data_preprocess/countdown.py --template_typeqwen-instruct --local_dir{path_to_your_dataset} export N_GPUS2 export BASE_MODEL{path_to_your_model} export DATA_DIR{path_to_your_dataset} export ROLLOUT_TP_SIZE2 export EXPERIMENT_NAMEcountdown-qwen2.5-3b-instruct export VLLM_ATTENTION_BACKENDXFORMERS bash ./scripts/train_tiny_zero.sh显存不足时根 README 建议在脚本中追加critic.model.enable_gradient_checkpointingTrue来开启 critic 的梯度检查点以显存换计算。训练脚本参数逐项解读以下是 scripts/train_tiny_zero.sh 的完整内容及参数含义与 verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml 中的默认配置配合理解python3 -m verl.trainer.main_ppo \ data.train_files$DATA_DIR/train.parquet \ # 训练数据parquet data.val_files$DATA_DIR/test.parquet \ # 验证数据 data.train_batch_size256 \ # 每步训练的样本数 data.val_batch_size1312 \ # 每步验证的样本数 data.max_prompt_length256 \ # 输入 prompt 最大 token 数 data.max_response_length1024 \ # 输出响应最大 token 数 actor_rollout_ref.model.path$BASE_MODEL \ # actor/生成器基座模型路径 actor_rollout_ref.model.use_remove_paddingTrue \ # 使用去除 padding 技术节省算力 actor_rollout_ref.actor.use_dynamic_bszTrue \ # 动态 batch 大小 actor_rollout_ref.actor.optim.lr1e-6 \ # actor 学习率低 lr 保持基座稳定 actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size64 \ # PPO mini-batch 大小 actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size8 \ # 微批大小显存受限时调小 actor_rollout_ref.rollout.log_prob_micro_batch_size8 \ # 生成/计算 logprob 的微批 actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size$ROLLOUT_TP_SIZE \ # vLLM 张量并行度 actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization0.4 \ # vLLM 显存占用比例 actor_rollout_ref.ref.log_prob_micro_batch_size4 \ # 参考模型reflogprob 微批 critic.optim.lr1e-5 \ # critic 学习率高于 actor critic.model.path$BASE_MODEL \ # critic 与 actor 同构共用基座 critic.ppo_micro_batch_size8 \ # critic 微批大小 algorithm.kl_ctrl.kl_coef0.001 \ # KL 惩罚系数约束偏离参考模型 trainer.logger[wandb] \ # 实验日志输出到 wandb trainer.val_before_trainFalse \ # 训练前不做验证号表示新增字段 trainer.default_hdfs_dirnull \ # 不写 HDFS纯本地运行 trainer.n_gpus_per_node$N_GPUS \ # 每节点 GPU 数 trainer.nnodes1 \ # 节点数 trainer.save_freq100 \ # 每 100 步保存 checkpoint trainer.test_freq100 \ # 每 100 步测试 trainer.project_nameTinyZero \ # wandb 项目名 trainer.experiment_name$EXPERIMENT_NAME \ # 实验名 trainer.total_epochs15 21 | tee verl_demo.log # 总训练轮数 15日志落盘值得注意的设计细节actor 与 critic 共用同一基座模型critic 从 actor 的模型路径初始化critic.model.path$BASE_MODELvalue head 由 veRL 自动补齐低学习率高轮数actor lr 仅 1e-6、总训练 15 个 epoch对应 R1-Zero 基座模型直接 RL、不经过 SFT 的路线防止破坏预训练知识KL 系数 0.001 且类型为 fixed由 verl/trainer/ppo/core_algos.py 的FixedKLController实现该文件还提供自适应版本AdaptiveKLController见同文件第 28-43 行N_GPUS2与ROLLOUT_TP_SIZE2的配合训练端 2 卡 FSDPvLLM 端张量并行 2保证训练与推理两侧的显存布局一致这正是 3D-HybridEngine 的混布机制。PPO 训练器与 Workers 架构TinyZero 的全部训练流程由 veRL 的 Ray PPO 训练器驱动入口与组件如下入口verl/trainer/main_ppo.py 中hydra.main加载 verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml初始化本地 Ray并把配置序列化为远端任务分发角色映射Role.ActorRollout / Role.Critic / Role.RefPolicy分别对应ActorRolloutRefWorker与CriticWorkerFSDP 或 Megatron 两种后端二选一见 verl/trainer/main_ppo.py所有角色共享同一个global_pool资源池核心训练循环verl/trainer/ppo/ray_trainer.py 的RayPPOTrainer负责 rollout → 奖励计算 → 优势估计 → actor/critic 更新的完整数据流其设计文档见 docs/workers/ray_trainer.rst单控制器抽象verl/single_controller/ray 提供 Ray 后端的工作组worker group与调度原语是 HybridFlow 中 single-controller 范式的载体对应的 placement 设计理念参见 docs/advance/placement.rst。从源码结构可以推断veRL 通过把计算actor/critic/ref 的 forward/backward与数据依赖rollout 样本的流转解耦实现了训练与推理引擎的深度混布vLLM 引擎以 worker 形式挂在同一 Ray 资源池内权重通过 verl/workers/sharding_manager含fsdp_vllm.py、fsdp_ulysses.py、megatron_vllm.py在训练态与生成态之间转换这就是 OLD_README 所述消除内存冗余、降低通信开销的 3D-HybridEngine 的落地形态。算法核心从 GAE 到策略更新verl/trainer/ppo/core_algos.py 集中了与分布式策略无关的 PPO 纯算法实现任何后端FSDP/Megatron复用同一套函数KL 控制FixedKLController与AdaptiveKLController后者按current_kl / target - 1的比例误差动态调整系数clip 到 ±0.2通过get_kl_controller依据algorithm.kl_ctrl.type选择GAE 优势估计compute_gae_advantage_return实现标准的 Generalized Advantage Estimationgamma 与 lam 默认均为 1.0见 verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml 的algorithm段对 token 级奖励与 value 做反向递推最后用masked_whiten按 EOS 掩码白化策略损失compute_policy_loss实现 PPO clip 目标cliprange默认 0.2同时返回pg_clipfrac被 clip 的比例与近似 KL 供日志观测价值损失compute_value_loss实现 critic 的 clip 价值损失cliprange_value默认 0.5奖励合成compute_rewards用token_level_scores - kl * kl_ratio将 KL 惩罚融入奖励GRPO 扩展compute_grpo_outcome_advantage实现了仅依赖结果奖励outcome reward的 GRPO 优势估计对同一 prompt 的多个响应做组内归一化对应 OLD_README 中易扩展多种 RL 算法的承诺也与仓库 examples/grpo_trainer 下的 GRPO 训练示例相互印证。配置详解以 ppo_trainer.yaml 为基准TinyZero 的脚本覆盖了 verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml 中的部分字段完整的配置族还包括数据dataprompt_key、max_prompt_length/max_response_length决定序列长度预算、train_batch_size/val_batch_size、return_raw_input_ids当策略与 RM 分词器不同时应为 true、return_raw_chatactor/rollout/refactor_rollout_refhybrid_engine: True开启 3D-HybridEngine 混布、model.enable_gradient_checkpointing显存不足时开启、actor.strategyfsdp或megatron、actor.ppo_epochs默认 1、actor.clip_ratio0.2、actor.entropy_coeff0.001、rollout.temperature1.0R1-Zero 复现需保持、rollout.gpu_memory_utilizationvLLM 显存比例、rollout.n采样响应数1 用于 GRPO、rollout.enforce_eager、rollout.load_format等criticcriticstrategy、optim.lrTinyZero 设为 1e-5高于 actor、ppo_micro_batch_size、cliprange_value、ppo_max_token_len_per_gpu默认 32768等奖励模型reward_modelenable: FalseTinyZero 走规则奖励路径因此关闭算法algorithmgamma/lam默认 1.0、adv_estimator: gae、kl_penalty: kl、kl_ctrl.type: fixed训练器trainertotal_epochs、project_name/experiment_name、logger: [console, wandb]、nnodes/n_gpus_per_node、save_freq/test_freq、default_local_dircheckpoint 落盘位置。仓库还提供了 Megatron 后端的 PPO 配置 verl/trainer/config/ppo_megatron_trainer.yaml以及完整的端到端验证示例 tests/e2e/arithmetic_sequence/rl/config/ray_trainer.yaml配套脚本见 tests/e2e 下的run_ray_trainer*.sh系列可作为最小可复现 PPO 流水线的参考实现。扩展与进阶方向OLD_README 的扩展章节对应仓库 docs/advance 目录勾勒了四条进阶路径均与 TinyZero 的技术栈直接相关扩展到其他 RL(HF) 算法以 docs/advance/dpo_extension.rst 为指引理解如何复用 worker 抽象实现 DPO 等偏好优化算法为 FSDP 后端新增模型docs/advance/fsdp_extension.rst 说明了基于 HF Transformers 接入新模型的约定TinyZero 使用的 Qwen2.5 即属此类见 verl/models/transformers/qwen2.py为 Megatron-LM 后端新增模型docs/advance/megatron_extension.rst 对应 verl/models/llama/megatron 的并行层实现parallel_attention.py、parallel_mlp.py、parallel_rmsnorm.py等配合 docs/workers/megatron_workers.rst 使用Ray API 设计docs/advance/placement.rst 讲解设备映射与调度语义是理解 3D-HybridEngine 资源管理的基础。此外examples/ppo_trainer/verl_getting_started.ipynb 提供了 OLD_README 推荐的单张 24GB GPU 跑通 PPO入门路径适合作为 TinyZero 实验之前的预热数据准备与奖励函数设计的一般方法论参见 docs/preparation/prepare_data.rst 与 docs/preparation/reward_function.rst。复现要点总结综合 OLD_README 的框架描述与 TinyZero 的实际实现复现 DeepSeek R1-Zero 式涌现需要把握以下要点数据驱动任务必须可自动验证countdown 的等式校验即天然可验证从而用规则奖励替代奖励模型这是最小化的前提稀疏奖励部分格式奖励正确得 1.0、格式正确但答案错误得 0.1既提供学习信号又约束输出结构强制思维链格式prompt 模板要求think与answer标签为长思维链的涌现提供结构载体保持采样随机性rollouttemperature1.0、top_k-1、top_p1让模型在探索中自我纠错低学习率多轮训练actor lr1e-6、total_epochs15在保持基座能力的同时缓慢塑造推理行为训练/推理混布利用 veRL 的 3D-HybridEngine 在同一批 GPU 上交替执行 FSDP 训练与 vLLM 生成ROLLOUT_TP_SIZE与N_GPUS对齐兼顾吞吐与显存。引用与致谢TinyZero 复现实验基于 veRL 构建模型使用 Qwen2.5 系列基座。若引用 TinyZero 项目仓库 README.md 提供了如下 BibTeXmisc{tinyzero, author {Jiayi Pan and Junjie Zhang and Xingyao Wang and Lifan Yuan and Hao Peng and Alane Suhr}, title {TinyZero}, howpublished {https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero}, note {Accessed: 2025-01-24}, year {2025} }底层框架 veRL 对应的论文引用源自 OLD_README.mdarticle{sheng2024hybridflow, title {HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework}, author {Guangming Sheng and Chi Zhang and Zilingfeng Ye and Xibin Wu and Wang Zhang and Ru Zhang and Yanghua Peng and Haibin Lin and Chuan Wu}, year {2024}, journal {arXiv preprint arXiv: 2409.19256} }如果希望进一步验证本文涉及的技术细节建议深入阅读 verl/trainer/ppo/core_algos.py、verl/utils/reward_score/countdown.py 与 tests/e2e 下的端到端测试三者分别覆盖算法、奖励与整链路验证三个层面。赞分享人工智能大模型强化学习推理模型【免费下载链接】TinyZeroMinimal reproduction of DeepSeek R1-Zero项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/tin/TinyZero点击查看免费下载相关推荐TinyZero30美元实现DeepSeek R1-Zero复现的完整指南TinyZero30美元实现DeepSeek R1 Zero复现的完整指南想要体验AI自我验证和搜索能力的Ah ha时刻吗TinyZero让你仅需30人工智能大模型强化学习推理模型TinyZero 与 veRL 框架面向 LLM 后训练的强化学习框架核心特性与 HybridFlow 架构详解TinyZero 与 veRL 框架面向 LLM 后训练的强化学习框架核心特性与 HybridFlow 架构详解导读本文以 TinyZero https人工智能大模型强化学习推理模型基于veRL与Atlas A3的DeepSeek-R1 671B RL训练全流程优化实践——cann-recipes-train落地指南基于veRL与Atlas A3的DeepSeek R1 671B RL训练全流程优化实践——cann recipes train落地指南本指南围绕 llm_r示例工程人工智能大模型预训练微调强化学习Ascend上一篇Cambrian 项目使用教程下一篇Fuse-ext2 项目常见问题解决方案创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

TinyZero 实战指南：基于 veRL（HybridFlow）复现 DeepSeek R1-Zero 的强化学习训练全流程

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