解説
さらに詳しく解説
verlとは
verl（ヴァール）は、LLMの強化学習を効率的に行うためのオープンソースフレームワークです。分散学習やメモリ効率化に優れ、大規模なRLHF/RLAIFを実現します。
主な特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 分散学習 | 複数GPUでの効率的な学習 |
| メモリ効率 | 大規模モデルに対応 |
| 柔軟性 | 様々なRL手法に対応 |
| スケーラビリティ | 数百GPUまで対応 |
対応アルゴリズム
サポートするRL手法:
├── PPO
│ └── 標準的なRLHF
├── GRPO
│ └── グループ相対最適化
├── DPO
│ └── 直接選好最適化
└── ReMax
└── 報酬最大化アーキテクチャ
verlの構成:
├── Actor-Critic分離
│ └── モデルを分離して効率化
├── Ray統合
│ └── 分散処理フレームワーク
├── vLLM統合
│ └── 高速推論
└── Megatron対応
└── 大規模モデル学習インストール
bash
pip install verl基本的な使い方
python
from verl import RLTrainer
from verl.algorithms import PPO
# トレーナー設定
trainer = RLTrainer(
model=model,
reward_model=reward_model,
algorithm=PPO(
learning_rate=1e-6,
kl_coef=0.1
),
distributed_config={
"num_gpus": 8
}
)
# 学習実行
trainer.train(dataset)TRLとの比較
| 観点 | verl | TRL |
|---|---|---|
| 分散学習 | 強力 | 基本的 |
| メモリ効率 | 高い | 中程度 |
| 学習規模 | 大規模向け | 中小規模 |
| 使いやすさ | 設定が複雑 | シンプル |
ユースケース
verlの活用:
├── 大規模RLHF
│ └── 70B+モデルの学習
├── 研究開発
│ └── 新しいRL手法の検証
├── 本番学習
│ └── 企業での本格学習
└── ベンチマーク
└── 手法間の比較必要リソース
| モデルサイズ | 推奨GPU |
|---|---|
| 7B | 8x A100 40GB |
| 13B | 8x A100 80GB |
| 70B | 32x A100 80GB |
最新機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| FSDP対応 | 分散学習の効率化 |
| 混合精度 | FP16/BF16対応 |
| チェックポイント | 学習状態の保存・復元 |
| 監視 | WandB統合 |
コミュニティ
- GitHub: volcengine/verl
- Discordコミュニティ
- 論文: 技術詳細の解説
注意点
- リソース要件: 大規模GPUクラスタが必要
- 設定の複雑さ: 分散設定の理解が必要
- デバッグ: 分散環境でのデバッグが困難
- ドキュメント: 発展途上