2.0 KiB
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v3.5 版本是在v3.0的基础上进行功能扩展：
- 支持自定义命令，不走固定的TaskSpec模板，用户直接提供调用verl 的python命令，如下，这个灵活度更高，需要用户自己把握文件路径，用户使用 $HOME，服务层替换为用户自己的/private/users//路径，使用$COMMON 则替换为/private/
PYTHONUNBUFFERED=1 python3 -m verl.trainer.main_ppo \
data.train_files=$HOME/data/gsm8k/train.parquet \
data.val_files=$HOME/data/gsm8k/test.parquet \
data.train_batch_size=256 \
data.max_prompt_length=512 \
data.max_response_length=512 \
actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \
actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \
actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=64 \
actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=4 \
actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \
actor_rollout_ref.rollout.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=8 \
actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size=1 \
actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.4 \
actor_rollout_ref.ref.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=4 \
critic.optim.lr=1e-5 \
critic.model.path=Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \
critic.ppo_micro_batch_size_per_gpu=4 \
algorithm.kl_ctrl.kl_coef=0.001 \
trainer.logger=console \
trainer.val_before_train=False \
trainer.n_gpus_per_node=1 \
trainer.nnodes=1 \
trainer.save_freq=10 \
trainer.test_freq=10 \
trainer.total_epochs=15
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支持自定义的奖励函数方法，你参考 verl 项目 text 里的示例，设计方案
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支持codepath指定用户上传到自己user路径下的 verl版本代码
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断点续训：支持某个已经complete（成功或者fail或者stopped）的任务task，从最后一个保存的checkpoint 继续训练，参数应该保持不变，你确认一下是不是对应一个新的ray job，或者分析一下verl 是否已经有类似的功能支持。
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支持训练走NCCL，使用RoCEv2和Infiband网络，调研一些verl怎样支持，需要哪些配置。