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用verl打造个性化推荐系统，过程全公开

在当前AI驱动的业务场景中，个性化推荐早已不再是“有没有”的问题，而是“有多智能、多高效”的竞争。传统的推荐系统依赖协同过滤或浅层模型，面对复杂用户行为和动态内容生态时显得力不从心。而随着大语言模型（LLMs）与强化学习（RL）的深度融合，我们迎来了更强大、更具适应性的推荐范式。

本文将带你从零开始，使用 verl 框架构建一个可落地的个性化推荐系统。这不是理论推演，而是完整工程实践的复现——包括环境准备、核心逻辑设计、代码实现与关键调优点。无论你是算法工程师还是AI应用开发者，都能通过这篇文章快速上手并部署属于自己的智能推荐引擎。

1. 为什么选择 verl 做推荐系统？

verl 是由字节跳动火山引擎团队开源的一个专为大型语言模型后训练设计的强化学习框架，其背后是 HybridFlow 论文的技术实现。它不仅支持 PPO、DPO 等主流 RLHF 算法，还具备极强的生产级能力，特别适合用于需要持续优化策略的场景——比如个性化推荐。

1.1 推荐系统的本质是序列决策问题

你可能没意识到：推荐系统本质上是一个“序列决策”问题。每次给用户推送内容，都是在做一次动作（action），用户的点击、停留、点赞等反馈就是环境给出的奖励（reward）。目标是最大化长期用户价值，这正是强化学习最擅长的领域。

传统方法如CTR预估只是静态打分，无法建模用户兴趣的动态演化；而基于RL的方法可以：

• 学习长期收益而非即时反馈
• 主动探索潜在兴趣点
• 实现多样性和新颖性平衡

1.2 verl 的四大优势让推荐更高效

更重要的是，verl 提供了清晰的 WorkerGroup 抽象，让我们能分别管理“生成推荐项”的Actor模型、“评估价值”的Critic模型以及“参考历史策略”的Ref Policy，这种解耦结构非常适合推荐系统的迭代优化。

2. 环境搭建与 verl 安装验证

在动手之前，先确保你的开发环境满足基本要求。

2.1 系统与依赖要求

• Python >= 3.9
• PyTorch >= 2.0
• CUDA >= 11.8（若使用GPU）
• Ray >= 2.6（用于分布式调度）
• HuggingFace Transformers、Datasets 库

建议使用 Conda 创建独立环境：

conda create -n verl-rec python=3.9 conda activate verl-rec

2.2 安装 verl

目前 verl 尚未发布到 PyPI，需从 GitHub 克隆安装：

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

安装完成后，进入 Python 验证是否成功：

import verl print(verl.__version__)

如果输出版本号（如0.1.0），说明安装成功。

提示：如果你在内网环境中无法访问GitHub，可以通过CSDN星图镜像广场获取已打包的 verl 镜像，一键部署运行环境。

3. 构建推荐系统的整体架构设计

我们要构建的不是一个简单的“打分排序”系统，而是一个基于用户行为反馈持续进化的智能推荐Agent。整个系统分为以下几个核心组件：

3.1 系统架构概览

[用户请求] ↓ [Prompt构造器] → 构造上下文提示（历史行为+候选集） ↓ [Actor模型] → 生成推荐结果（文本描述 or ID序列） ↓ [Critic模型] → 评估推荐质量（预测长期回报） ↓ [Reward函数] ← 结合真实反馈（点击/时长）+ 规则约束（多样性/新鲜度） ↓ [PPO训练循环] → 更新Actor和Critic策略

这个流程完全可以在 verl 的框架下实现，关键是将“推荐动作”视为语言模型的输出token序列。

3.2 如何把推荐任务转化为RLHF格式？

这是最关键的一步。我们需要重新定义几个概念：

这样一来，就可以复用 verl 中已有的PPORayTrainer框架进行训练。

4. 数据准备：构建推荐型RL数据集

verl 提供了RLHFDataset类来加载 parquet 格式的数据文件，并自动处理 tokenization 和 padding。我们需要按照它的规范组织数据。

4.1 数据格式定义

每个样本应包含以下字段：

{ "prompt": "user_123 history: item_45, item_67, item_89", "chosen": "recommended: item_101, item_205, item_309", "rejected": "recommended: item_501, item_602" // 可选，用于对比学习 }

你可以从真实日志中提取用户行为流，也可以用模拟数据做原型验证。

4.2 使用 RLHFDataset 加载数据

from verl.data import RLHFDataset from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") config = { "data": { "train_files": ["./data/rec_train.parquet"], "max_prompt_length": 512, "max_response_length": 64 } } train_dataset = RLHFDataset( data_files=config["data"]["train_files"], tokenizer=tokenizer, config=config["data"] ) # 创建 DataLoader from torch.utils.data import DataLoader train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

这样就完成了数据层面的对接，接下来可以进入训练器构建阶段。

5. 初始化WorkerGroup：分布式推荐引擎的核心

verl 的一大亮点是通过RayResourcePool和WorkerGroup实现高效的分布式计算。我们可以为不同的角色分配独立的GPU资源组。

5.1 定义资源池

假设我们有 4 台机器，每台 8 张 A100 GPU：

from verl.ray import RayResourcePool, MegatronRayWorkerGroup from verl.ray.worker import ActorRolloutWorker, CriticWorker, ReferencePolicyWorker # 创建资源池 resource_pool = RayResourcePool( process_on_nodes=[8] * 4, # 4 nodes, 8 GPUs each use_gpu=True, max_colocate_count=1 # 每个节点一个进程，避免上下文冗余 )

5.2 初始化各角色WorkerGroup

# Actor：负责生成推荐结果 actor_rollout_cls = RayClassWithInitArgs(cls=ActorRolloutWorker) actor_rollout_wg = MegatronRayWorkerGroup( resource_pool=resource_pool, ray_cls_with_init=actor_rollout_cls, default_megatron_kwargs={ "model_name": "bert-base-uncased", "tensor_parallel_size": 2 } ) # Critic：评估推荐价值 critic_cls = RayClassWithInitArgs(cls=CriticWorker) critic_wg = MegatronRayWorkerGroup( resource_pool=resource_pool, ray_cls_with_init=critic_cls, default_megatron_kwargs={ "model_name": "bert-base-critic", "tensor_parallel_size": 2 } ) # Reference Policy：固定策略，用于KL散度计算 ref_cls = RayClassWithInitArgs(cls=ReferencePolicyWorker) ref_policy_wg = MegatronRayWorkerGroup( resource_pool=resource_pool, ray_cls_with_init=ref_cls, default_megatron_kwargs={"model_name": "bert-base-uncased"} )

这些 WorkerGroup 将在远程节点上启动各自模型实例，主进程只需通过 RPC 调用其方法即可完成分布式协同。

6. 实现PPO训练循环：让推荐策略不断进化

现在进入最关键的环节——编写训练逻辑。我们将复用 verl 的PPORayTrainer模式，但针对推荐任务定制 reward 函数和更新逻辑。

6.1 自定义Reward函数

推荐系统的 reward 不能只看点击率，否则容易陷入“标题党”陷阱。我们设计一个多维度 reward：

def recommendation_reward_fn(batch): """ 输入: DataProto 批次数据 输出: token_level_scores 形状的reward张量 """ rewards = [] for item in batch.to_list(): click = item.get('click', 0) dwell_time = item.get('dwell_time', 0) diversity_bonus = item.get('diversity_score', 0) freshness_penalty = item.get('age_hours', 0) * -0.01 # 综合reward total_reward = ( click * 1.0 + min(dwell_time / 60, 5) * 0.2 + # 最多计5分钟 diversity_bonus * 0.3 + freshness_penalty ) rewards.append(total_reward) return {"token_level_scores": torch.tensor(rewards)}

6.2 构建PPO训练主循环

def fit(self): global_steps = 0 logger = Tracking(project_name="rec-sys-ppo", experiment_name="v1") for epoch in range(self.config.trainer.total_epochs): for batch_dict in self.train_dataloader: metrics = {} batch = DataProto.from_single_dict(batch_dict) # Step 1: 生成推荐结果 gen_batch = batch.pop(['input_ids', 'attention_mask']) with Timer('gen') as timer: gen_output = self.actor_rollout_wg.generate_sequences(gen_batch) batch = batch.union(gen_output) metrics['timing/gen'] = timer.last # Step 2: 计算参考策略log_prob（用于KL控制） if self.use_reference_policy: ref_log_prob = self.ref_policy_wg.compute_ref_log_prob(batch) batch = batch.union(ref_log_prob) # Step 3: Critic打分 with Timer('values') as timer: values = self.critic_wg.compute_values(batch) batch = batch.union(values) metrics['timing/values'] = timer.last # Step 4: 计算reward reward_tensor = self.reward_fn(batch) batch.batch['token_level_scores'] = reward_tensor # Step 5: KL惩罚 + 优势计算 batch, kl_metrics = apply_kl_penalty( batch, kl_ctrl=self.kl_ctrl_in_reward, kl_penalty=0.05 ) metrics.update(kl_metrics) batch = compute_advantage( batch, gamma=0.95, lam=0.95, adv_estimator='gae' ) # Step 6: 更新Critic if self.use_critic: critic_output = self.critic_wg.update_critic(batch) metrics.update(reduce_metrics(critic_output.meta_info['metrics'])) # Step 7: 更新Actor（延迟warmup） if global_steps > self.config.trainer.critic_warmup: actor_output = self.actor_rollout_wg.update_actor(batch) metrics.update(reduce_metrics(actor_output.meta_info['metrics'])) # 日志记录 logger.log(data=metrics, step=global_steps) # 定期保存模型 if (global_steps + 1) % self.config.trainer.save_freq == 0: self.actor_rollout_wg.save_checkpoint(f"./checkpoints/actor_step_{global_steps}") global_steps += 1

这个循环完整实现了PPO的核心逻辑，且充分利用了 verl 的分布式能力。

7. 实际效果展示与调优建议

经过一轮训练后，我们的推荐系统已经具备初步智能。以下是实测表现（基于模拟数据集）：

可以看出，在兼顾多样性和新鲜度的前提下，核心指标均有显著提升。

7.1 关键调优技巧

• KL系数调节：初始设为0.01，防止策略突变导致崩溃
• Critic Warmup：先固定Actor训练Critic 1-2轮，再联合更新
• Batch Size选择：建议Actor生成batch=256，PPO update micro-batch=32
• Reward归一化：对reward做moving average标准化，稳定训练

7.2 可扩展方向

• 支持DPO训练：直接用人类偏好数据替代reward函数
• 多目标优化：引入GAMLP、MO-PPO等多目标RL算法
• 实时在线学习：结合Kafka流式数据实现近实时更新

8. 总结

通过本文的实践，我们成功地将 verl 这一先进的强化学习框架应用于个性化推荐系统，实现了从“被动响应”到“主动引导”的跃迁。整个过程展示了如何：

• 将推荐问题转化为RLHF任务
• 利用 verl 的模块化API快速搭建分布式训练系统
• 设计合理的reward机制以平衡短期与长期利益
• 通过PPO训练持续优化推荐策略

verl 不仅降低了大模型强化学习的技术门槛，更为企业级AI应用提供了可靠的工程基础。未来，随着更多算法（如GRPO、iDPO）的集成，这类系统将在电商、内容平台、社交网络等领域发挥更大价值。

如果你正在寻找一个高性能、易扩展的推荐系统解决方案，不妨试试 verl —— 它可能是你通往下一代智能推荐的关键一步。

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