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verl自动驾驶决策：模拟环境训练实战

1. verl 介绍

verl 是一个灵活、高效且可用于生产环境的强化学习（RL）训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的后训练设计。它由字节跳动火山引擎团队开源，是 HybridFlow 论文的开源实现。

虽然其原始定位聚焦于大模型的强化学习对齐，但 verl 的核心架构——尤其是其高效的分布式数据流控制与多策略协同机制——也为复杂系统如自动驾驶中的智能决策建模提供了极具潜力的技术路径。通过将驾驶行为抽象为“状态-动作-奖励”的序列决策问题，并在高保真模拟环境中进行大规模并行试错训练，verl 可以支撑构建具备长期规划能力、风险感知能力和动态适应性的自动驾驶决策系统。

verl 具有以下特点，使其灵活且易于使用：

• 易于扩展的多样化 RL 算法：Hybrid 编程模型结合了单控制器和多控制器范式的优点，能够灵活表示并高效执行复杂的后训练数据流。用户只需几行代码即可构建 RL 数据流。
• 与现有 LLM 基础设施无缝集成的模块化 API：通过解耦计算和数据依赖，verl 能够与现有的 LLM 框架（如 PyTorch FSDP、Megatron-LM 和 vLLM）无缝集成。此外，用户可以轻松扩展到其他 LLM 训练和推理框架。
• 灵活的设备映射和并行化：支持将模型灵活地映射到不同的 GPU 组上，以实现高效的资源利用，并在不同规模的集群上具有良好的扩展性。
• 与流行的 HuggingFace 模型轻松集成：verl 能够方便地与 HuggingFace 模型进行集成。

这些特性如果迁移到自动驾驶场景中，意味着我们可以：

• 将感知、预测、决策、控制等模块解耦处理，在不同设备组上并行运行；
• 快速切换或融合多种强化学习算法（如 PPO、DQN、SAC），用于应对城市交叉口、高速汇流等复杂工况；
• 利用已有的视觉感知模型（如 DETR、BEVFormer）作为状态编码器，接入 verl 构建端到端的决策链路；
• 在大规模仿真环境中并行生成成千上万条驾驶轨迹，极大提升样本效率。

verl 也具有以下优势，使其运行速度快：

• 最先进的吞吐量：通过无缝集成现有的 SOTA LLM 训练和推理框架，verl 实现了高生成和训练吞吐量。
• 基于 3D-HybridEngine 的高效 Actor 模型重分片：消除了内存冗余，并显著减少了在训练和生成阶段之间切换时的通信开销。

这一性能优势对于自动驾驶尤为重要。在模拟环境中，每秒需要处理大量车辆的状态更新、交互判断和动作采样。传统 RL 框架往往受限于 actor-worker 之间的同步延迟和显存浪费。而 verl 的 3D 并行机制允许我们将策略网络分布在多个 GPU 上，同时复用推理结果，从而实现在数千个并行仿真实例中保持低延迟响应。

例如，设想一个包含 10,000 辆自动驾驶车的虚拟城市交通流测试场景。每辆车都需要独立运行策略推理（actor 阶段），收集经验后再集中训练（learner 阶段）。verl 的重分片技术可以在不重新加载模型的情况下完成角色切换，大幅缩短训练周期。这对于快速迭代避障策略、变道逻辑、跟车行为等关键能力至关重要。

更进一步，verl 支持异步混合数据流调度，这意味着我们可以在同一训练流程中混合真实人类驾驶数据（offline data）与在线探索生成的数据（online rollout），实现 offline + online 的混合强化学习范式。这正是当前自动驾驶决策系统迈向安全可靠的关键方向之一。

2. Verl 安装验证

2.1 进入 Python 环境

首先确保你已经配置好 Python 环境（建议使用 Python 3.9+），推荐使用虚拟环境来避免依赖冲突。

python -m venv verl_env source verl_env/bin/activate # Linux/Mac # 或 verl_env\Scripts\activate # Windows

然后安装 verl。目前 verl 尚未发布到 PyPI，需从 GitHub 仓库克隆并本地安装：

git clone https://github.com/volcengine/verl.git cd verl pip install -e .

安装过程中会自动拉取必要的依赖项，包括torch、transformers、accelerate等常用深度学习库。

2.2 导入 verl 模块

安装完成后，启动 Python 解释器进行初步验证：

python

进入交互式环境后，尝试导入 verl：

import verl

如果没有报错，说明基本依赖已正确安装。

2.3 查看版本号

为了确认安装的是最新版本，建议查看当前 verl 的版本信息：

print(verl.__version__)

正常输出应类似于：

0.1.0

该版本号可能随时间更新，请参考官方 GitHub 页面获取最新进展。

2.4 安装成功示例

若一切顺利，终端将无错误提示，并成功打印出版本号。此时你的 verl 环境已准备就绪。

注意：由于 verl 主要面向分布式训练场景，实际使用通常需要配合 Slurm 或 Kubernetes 等集群管理工具。本地验证仅用于检查基础依赖是否完整。

3. 自动驾驶决策任务建模

3.1 问题抽象：从语言模型到驾驶策略

尽管 verl 最初为语言模型对齐设计，但其核心思想——通过奖励信号引导智能体生成期望行为——完全可以迁移到自动驾驶决策任务中。

我们可以将自动驾驶决策过程类比为“语言生成”：

• 输入上下文（prompt）→ 当前交通状态（周围车辆位置、速度、车道线、红绿灯等）
• 生成文本（response）→ 驾驶动作序列（方向盘转角、加减速指令）
• 奖励函数（reward）→ 安全性、舒适性、效率等指标的综合评分

这样一来，原本用于让 LLM “说人话”的 PPO 算法，就可以用来训练车辆“开好车”。

3.2 构建模拟训练环境

要使用 verl 训练自动驾驶策略，第一步是搭建一个支持批量并行仿真的环境。常用的有：

• CARLA：开源自动驾驶仿真平台，提供高保真城市道路场景。
• LGSVL / Baidu Apollo Simulator：工业级仿真工具，支持传感器建模。
• SMARTS：专注于多智能体交互的研究型仿真器。

以 CARLA 为例，我们需要封装一个DrivingEnv类，实现标准的 Gym 接口：

import gym from gym import spaces class DrivingEnv(gym.Env): def __init__(self): self.action_space = spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(2,)) # [steer, throttle] self.observation_space = spaces.Dict({ 'ego_state': spaces.Box(...), 'surroundings': spaces.Box(...), 'lidar': spaces.Box(...) }) def reset(self): # 重置车辆位置、天气、交通流等 pass def step(self, action): # 执行动作，获取新状态和奖励 obs, reward, done, info = ... return obs, reward, done, info

随后，我们可以通过Ray或multiprocessing启动数千个并行环境实例，供 verl 的 actor workers 调用。

3.3 设计奖励函数

奖励函数是决定策略行为的关键。一个好的奖励应该平衡安全性、效率和舒适性。例如：

def compute_reward(state, action, next_state): speed = next_state['ego_speed'] distance_to_front = next_state['front_vehicle_dist'] jerk = abs(action[1] - prev_action[1]) # 加速度变化率 collision = next_state['collision'] base_speed_reward = 0.1 * speed if speed < 30 else 0 safety_penalty = -10 if collision else -0.5 / (distance_to_front + 1e-3) comfort_penalty = -0.01 * jerk return base_speed_reward + safety_penalty + comfort_penalty

这个简单的奖励函数鼓励车辆在安全前提下保持一定速度，同时惩罚急加速和碰撞风险。

4. 基于 verl 的训练流程实现

4.1 初始化策略模型

我们可以选用一个预训练的行为克隆模型作为起点。比如使用 Transformer 结构编码历史观测序列，输出动作分布：

from transformers import AutoModel class DrivingPolicy(AutoModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.transformer = ... # BEV 特征编码器 + Transformer self.actor_head = nn.Linear(hidden_size, 2) # 输出 steer/throttle self.critic_head = nn.Linear(hidden_size, 1) # 价值估计

该模型可直接加载 HuggingFace 格式保存的 checkpoint，便于迁移学习。

4.2 配置 verl 分布式训练流

verl 使用 JSON/YAML 配置文件定义训练流程。以下是一个简化的自动驾驶训练配置示例：

train_config: num_epochs: 10 batch_size: 2048 seq_len: 10 model: policy_class: "DrivingPolicy" pretrained_path: "bc_checkpoint/" rl_algorithm: type: ppo clip_eps: 0.2 value_loss_coef: 0.5 entropy_coef: 0.01 environment: type: carla num_parallel_envs: 1000 host: "localhost" port_range: [2000, 3000] distributed: actor_devices: [0,1,2,3] # 用于推理的 GPU learner_devices: [4,5,6,7] # 用于训练的 GPU data_parallel_size: 4 tensor_parallel_size: 1

此配置指定了：

• 使用 4 张 GPU 运行 actor（每个 GPU 负责约 250 个并行仿真）
• 使用另外 4 张 GPU 进行梯度计算和参数更新
• 每轮收集 2048 条经验片段用于 PPO 更新

4.3 启动训练

使用 verl 提供的启动脚本运行训练：

python scripts/train_ppo.py --config configs/driving_ppo.yaml

训练过程中，verl 会自动：

• 分发模型到各个 actor 节点
• 收集 rollout 数据
• 打包 minibatch 进行多卡训练
• 同步更新全局策略参数

得益于其高效的通信优化，即使在跨节点部署时也能保持较高的 GPU 利用率。

5. 总结

verl 作为一个为大模型对齐打造的高性能强化学习框架，其底层架构展现出强大的通用性和可扩展性。本文展示了如何将其应用于自动驾驶决策系统的模拟训练中。

通过将驾驶任务抽象为序列决策问题，结合高保真仿真环境与精心设计的奖励函数，我们可以利用 verl 实现大规模并行化的策略训练。其模块化设计允许我们灵活集成感知模型、自定义环境接口；而其先进的并行机制则保障了训练效率，使得在万级仿真实例中持续探索成为可能。

未来，随着 verl 社区的发展和更多插件生态的完善，它有望不仅服务于语言模型，也成为智能体类应用（如机器人控制、游戏 AI、无人系统决策）的重要基础设施之一。

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