GRPOTrainer的技术实现细节
GRPOTrainer是Verifiers的核心训练组件，基于transformers Trainer扩展实现，专门优化了LLM的强化学习训练流程。其关键技术特性包括：
- adoption异步GRPO算法（广义策略优化），支持通过vLLM实现高并发的经验采样
- 原生集成Accelerate/DeepSpeed框架，支持ZeRO-3阶段优化策略
- 典型部署需要7个GPU运行vLLM推理服务器，配合1个GPU执行训练更新
实际训练流程分为两个阶段：首先通过vf-vllm命令启动分布式推理服务，然后使用accelerate launch运行训练脚本。这种架构设计使得单个1.7B参数模型的训练吞吐量提升3-5倍，特别适合2-16个GPU的中等规模集群。
对于更大规模训练，项目推荐使用原生支持FSDP的prime-rl框架，可实现数千GPU卡级的线性扩展。
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