图解OpenRLHF中基于Ray的分布式训练流程

主要观点总结

本文详细分析了OpenRLHF中PPO-Ray训练架构设计的优势和特点，包括为什么使用Ray、整体流程、Ray核心知识、代码细节等。Ray作为一个分布式计算框架，可以帮助解决传统rlhf框架在训练时遇到的问题，如突破单卡显存限制、实现更多并行计算、独立优化训练和推理过程等。文章通过详细阐述，展示了如何使用Ray进行定制化部署，并介绍了Ray的核心概念、任务、Actor以及集群架构。此外，文章还提供了代码细节，包括训练入口、部署模型实例、部署vllm_engines实例、ds_rank0与vllm_ranks之间的通讯以及PPO-Actor/Critic的训练流程。

关键观点总结

关键观点1: 为什么使用Ray

为了解决传统rlhf框架在训练时存在的问题，如突破单卡显存限制、实现更多并行计算、独立优化训练和推理过程等，文章介绍了使用Ray作为分布式计算框架的优势。

关键观点2: 整体流程

文章详细阐述了使用Ray进行定制化部署的整体流程，包括非共同部署和共同部署的例子，并介绍了Ray的核心概念、任务、Actor以及集群架构。

关键观点3: 代码细节

文章提供了代码细节，包括训练入口、部署模型实例、部署vllm_engines实例、ds_rank0与vllm_ranks之间的通讯以及PPO-Actor/Critic的训练流程，帮助读者更好地理解PPO-Ray训练架构的设计和实现。

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