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【复现DeepSeek-R1之Open R1实战】系列4：跑通GRPO！

news 来源：原创 2025/5/17 14:11:34

1 配置环境

关于环境配置，可以参考这篇博文：【复现DeepSeek-R1之Open R1实战】系列1：跑通SFT（一步步操作，手把手教学）

关于flash-attention依赖库的安装问题，运行以下命令，等待一小时左右，依赖库就安装成功了：

pip install flash-attn --no-cache-dir

2 训练

2.1 命令和配置参数

训练的命令如下，和SFT差不多：

ACCELERATE_LOG_LEVEL=info accelerate launch --config_file recipes/accelerate_configs/zero2.yaml \
    --num_processes=7 src/open_r1/grpo.py \
    --config /nfs/ofs-902-1/fusion/zhongyudong/open-r1/recipes/Qwen2.5-1.5B-Instruct/grpo/config_demo.yaml

我们需要修改config配置文件：recipes/Qwen2.5-1.5B-Instruct/grpo/config_demo.yaml，主要是将和Huggingface的链接关掉，修改模型路径、数据集路径、GPU个数（num_processes=GPU个数-1，因为vLLM使用了一张卡）。

在训练过程中，我发现torch的DDP不稳定，容易接收不到Worker的信号导致训练失败，所以保存策略改成了每步都保存（save_strategy: “steps”）。

完整的配置如下：

# Model arguments
model_name_or_path: /nfs/ofs-902-1/pnc/huggingface_hub/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
# model_revision: main
torch_dtype: bfloat16
attn_implementation: flash_attention_2

# Data training arguments
dataset_name: /nfs/ofs-902-1/fusion/zhongyudong/open-r1/datas/NuminaMath-TIR/data
dataset_configs:
- all
# Num processes is less by 1 as vLLM is using 1 GPU
num_processes: 7

# GRPO trainer config
bf16: true
use_vllm: true
vllm_device: auto
vllm_gpu_memory_utilization: 0.7
do_eval: true
eval_strategy: steps
eval_steps: 100
gradient_accumulation_steps: 16
gradient_checkpointing: true
gradient_checkpointing_kwargs:
  use_reentrant: false
# hub_model_id: Qwen2.5-1.5B-Open-R1-GRPO
# hub_strategy: every_save
learning_rate: 2.0e-05
log_level: info
logging_steps: 5
logging_strategy: steps
lr_scheduler_type: cosine
max_prompt_length: 512
max_completion_length: 1024
max_steps: -1
num_generations: 7
num_train_epochs: 1
output_dir: /nfs/ofs-902-1/fusion/zhongyudong/open-r1/outputs/Qwen2.5-1.5B-Open-R1-GRPO
overwrite_output_dir: true
per_device_eval_batch_size: 32
per_device_train_batch_size: 16
push_to_hub: false
# report_to:
# - wandb
save_strategy: "steps"
seed: 42
warmup_ratio: 0.1

重点解释一下num_generations这个参数，主要是控制每个提示（Prompt）生成的样本数量。

2.2 num_generations

参数 num_generations 用于指定每个提示（prompt）生成的样本数量。这个参数在生成模型中非常常见，特别是在文本生成、对话系统或其他需要从模型中采样多个输出的任务中。以下是对该参数及其使用场景的详细解释：

2.2.1 参数定义

num_generations (`int` or `None`, *optional*, defaults to `8`):
    Number of generations per prompt to sample. The global batch size (num_processes * per_device_batch_size)
    must be divisible by this value.

类型: 可以是整数（int）或 None。
默认值: 默认为 8。
可选性: 是一个可选参数。

2.2.2 参数含义

生成数量:
- num_generations 指定了对于每一个输入的提示（prompt），模型将生成多少个不同的输出样本。
- 例如，如果你设置 num_generations=3，那么对于每一个输入提示，模型会生成3个不同的输出。
全局批处理大小的约束:
- 全局批处理大小（global batch size）是指所有进程和设备上批处理大小的总和，通常计算为 num_processes * per_device_batch_size。
- 这个全局批处理大小必须能够被 num_generations 整除。也就是说，global_batch_size % num_generations == 0 必须成立。
- 这个约束确保了在分布式训练或多设备环境中，每个设备上的生成任务可以均匀分配。

2.2.3 示例

假设你有以下配置：

per_device_batch_size = 4
num_processes = 2（即你在使用两个GPU或其他并行计算单元）
num_generations = 8

在这种情况下：

全局批处理大小为 global_batch_size = num_processes * per_device_batch_size = 2 * 4 = 8
因为 global_batch_size 等于 num_generations，所以条件满足。

如果我们将 num_generations 改为 6，则：

全局批处理大小仍然是 8，但 8 % 6 != 0，这会导致错误，因为无法均匀分配生成任务。

2.2.4 使用场景

文本生成

在文本生成任务中，你可能希望从一个提示生成多个不同的输出，以便选择最好的结果或者展示多样性。例如，在故事生成或对话系统中，生成多个候选答案可以让用户有更多的选择。

对话系统

在对话系统中，生成多个回复可以帮助系统提供更丰富的互动体验。通过生成多个回复，系统可以选择最合适的回答，或者让用户选择他们喜欢的回答。

多模态生成

在多模态生成任务（如图像字幕生成、视频描述等）中，生成多个输出可以提高生成内容的多样性和准确性。

2.2.5 示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 num_generations 参数：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "your-pretrained-model"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 定义输入提示
prompt = "Once upon a time"

# 将提示编码为模型输入格式
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids

# 设置生成参数
num_generations = 5  # 每个提示生成5个样本

# 生成多个样本
outputs = model.generate(
    input_ids,
    num_return_sequences=num_generations,  # 设置num_generations
    max_length=50,
    do_sample=True
)

# 解码生成的样本
for i, output in enumerate(outputs):
    print(f"Generated text {i+1}:")
    print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))
    print()