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Agentic 异步并行 Rollout

简介​

Agentic 异步并行 rollout 是 ROLL 框架中一种高效的多轮交互处理机制。该机制以环境(env)为粒度管理多轮交互过程，每个 EnvManager 独立执行 run_rollout_loop，各环境之间无同步屏障(barrier)，从而实现高效的并行处理。

实现原理​

Agentic 异步并行 rollout 的核心实现方案如下：

  1. 环境粒度管理：以 env 为粒度管理多轮交互过程，实现在 roll/pipeline/agentic/env_manager/traj_env_manager.py 中
  2. 独立执行：每个 EnvManager 独立执行 run_rollout_loop，各 env 之间无 barrier
  3. 批处理获取：AgenticPipeline 中的 rollout_scheduler.get_batch() 函数会阻塞直到获取到所需 batch_size 的轨迹

同步训练和异步训练的关键区别在于 rollout_scheduler.get_batch() 返回后是否需要暂停 EnvManager.run_rollout_loop() 过程：

  • 同步训练：搜集到 batch_size 条轨迹后，会退出 rollout_loop
  • 异步训练：搜集到 batch_size 条轨迹后，会继续 pipeline 的后续执行，同时继续执行 EnvManager.run_rollout_loop

关键配置参数​

在Agentic中，最核心的配置是是EnvManagerConfig，它描述了各环境数量的分布信息。 EnvManager的关键配置参数如下：

train_env_manager:
  max_env_num_per_worker: 16
  num_env_groups: 128
  # 在同一个组内，环境配置和环境种子被确保是相同的
  group_size: 8
  tags: [FrozenLake]
  num_groups_partition: [128] # 如果未设置，所有环境名称将平均分配到组中。在同一个组中，环境配置和环境种子（prompt）在每次生成中都是相同的

val_env_manager:
  max_env_num_per_worker: 32
  num_env_groups: 1024
  group_size: 1 # 应该设置为1，因为验证时温度设置为0，相同提示会导致相同输出
  tags: [SimpleSokoban, LargerSokoban, SokobanDifferentGridVocab, FrozenLake]
  num_groups_partition: [256, 256, 256, 256] # 如果未设置，所有环境名称将平均分配到组中。在同一个组中，环境配置和环境种子（prompt）在每次生成中都是相同的

配置参数详解​

max_env_num_per_worker​

  • 含义：每个 worker（Ray Actor）中可同时运行的最大环境数量
  • 作用：控制单个 worker 的并发环境数，影响内存使用和并行度
  • 示例：max_env_num_per_worker: 16 表示每个 worker 最多同时运行 16 个环境实例

num_env_groups​

  • 含义：训练期间环境组的总数量
  • 作用：定义并行环境组的总数，影响训练的并行度

group_size​

  • 含义：每个环境组中包含的环境实例数量
  • 作用：控制组内并行度，相同组内的环境具有相同的配置和种子
  • 注意事项：
    • 训练环境中通常设置为大于 1 的值以增加组内多样性
    • 验证环境中应设置为 1，因为验证时温度为 0，相同提示会产生相同输出
  • 示例：
    • group_size: 8 表示每个环境组包含 8 个环境实例
    • num_env_groups: 128 表示总共创建 128 个环境组
    • env实例的总数量为: gropu_size * num_env_groups = 1024 个

tags​

  • 含义：环境的标签列表，用于标识和选择要使用的环境类型
  • 作用：指定要使用的环境类型，框架会根据标签加载对应的环境实现
  • 示例：tags: [SimpleSokoban, FrozenLake] 表示使用 SimpleSokoban 和 FrozenLake 两种环境

num_groups_partition​

  • 含义：各环境类型的组数量分配
  • 作用：指定不同环境类型在总环境组中的分配比例
  • 默认行为：如果未设置，所有环境名称将平均分配到组中
  • 示例：
    • num_groups_partition: [128] 表示单一环境类型占用全部 128 个组
    • num_groups_partition: [256, 256, 256, 256] 表示四种环境类型各占用 256 个组

使用建议​

  1. 合理设置并行度：根据硬件资源（CPU、内存）合理设置 max_env_num_per_worker 和 num_env_groups
  2. 环境组配置：训练时可适当增加 group_size 以提高组内并行度，验证时应设置为 1，这在GRPO类基于group traj计算adv时是必须的
  3. 环境类型分配：通过 tags 和 num_groups_partition 合理分配不同环境类型的训练资源
  4. 资源监控：监控系统资源使用情况，避免因环境实例过多导致资源耗尽

通过合理配置这些参数，可以充分发挥 Agentic 异步并行 rollout 的性能优势，提高多轮交互任务的训练效率。