技术

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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 6

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 87

A2A学习 reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与llm AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


大模型RLHF框架

2025年04月03日

简介（未完成）

rlhf 和 llm-reasoning 这两个方向有什么区别吗？prompt 的难度和 response 的长度。以往我们使用 rlhf 的场景主要是：安全问题、诗歌创作修复韵脚问题、简单的代码数学问题等，往往都是几百个 token 就搞定的任务。现在不一样了，模型的一条回复就达到了上万个 token，这会让显存压力和解码时长陡增。作为应对，vllm 或 sglang 已经成为 rlhf 框架的标配。最初我也认为 grpo 省掉 critic_model 这一点并不关键，现在看来我还是只考虑了算法和数据的视角，并没有充分理解到额外维护一个和 actor_model 相同规模的 critic_model，对训练框架的稳定性有多大的挑战。当模型 size 和 response_len 逐渐增大，“训练效率和预防训练过程中莫名其妙的 OOM ”就是复现 r1 工作中最大的难点（对，就是莫名其妙，在程序断了之前，你不会知道明明限制了最大 response_len，为啥它还会 OOM）。

理念

豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！ 待细读。

在深度学习中，数据流（DataFlow）是一种重要的计算模式抽象，用于表示数据经过一系列复杂计算后实现特定功能。神经网络的计算就是典型的 DataFlow ，可以用计算图（Computational Graph）来描述，其中节点代表计算操作，边表示数据依赖。大模型 RL 的计算流程比传统神经网络更为复杂。在 RLHF 中，需要同时训练多个模型，如 Actor 、Critic 、参考策略（Reference Policy）和奖励模型（Reward Model），并在它们之间传递大量数据。这些模型涉及不同的计算类型（前向反向传播、优化器更新、自回归生成等），可能采用不同的并行策略。传统的分布式 RL 通常假设模型可在单个 GPU 上训练，或使用数据并行方式，将控制流和计算流合并在同一进程中。这在处理小规模模型时效果良好，但面对大模型，训练需要复杂的多维并行，涉及大量分布式计算，传统方法难以应对。

大模型 RL 本质上是一个二维的 DataFlow 问题：high-level 的控制流（描述 RL 算法的流程）+ low-level 的计算流（描述分布式神经网络计算）。近期开源的 RLHF 框架，如 DeepSpeed-Chat、OpenRLHF采用了统一的多控制器（Multi-Controller）架构。各计算节点独立管理计算和通信，降低了控制调度的开销。然而，控制流和计算流高度耦合，当设计新的 RL 算法，组合相同的计算流和不同的控制流时，需要重写计算流代码，修改所有相关模型，增加了开发难度。与此前框架不同，HybridFlow 采用了混合编程模型，控制流由单控制器（Single-Controller）管理，具有全局视图，实现新的控制流简单快捷，计算流由多控制器（Multi-Controller）负责，保证了计算的高效执行，并且可以在不同的控制流中复用。