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常见问题解答 (Q&A)

本文档整理了使用 ROLL 框架时可能遇到的常见问题及其解决方案。

模型转换相关​

Megatron 模型如何转成 HF 格式？​

使用如下命令进行格式转换：

python mcore_adapter/tools/convert.py --checkpoint_path path_to_megatron_model --output_path path_to_output_hf_model

资源配置相关​

什么是 colocate（共置）模式？​

在共置模式下，多个角色（如 actor_train、actor_infer、reference）的 device_mapping 可以复用相同的 GPU 设备。例如：

actor_train:
  device_mapping: list(range(0,8))
actor_infer:
  device_mapping: list(range(0,8))
reference:
  device_mapping: list(range(0,8))

框架底层通过资源管理机制保证了多个角色间 GPU 的复用，提高资源利用率。

什么是分离模式？​

在分离模式下，不同角色的 device_mapping 之间没有交集，每个角色持有一组独立的 GPU 设备资源。例如：

actor_train:
  device_mapping: list(range(0,8))
actor_infer:
  device_mapping: list(range(8,16))
reference:
  device_mapping: list(range(16,24))

这种方式可以避免角色间的资源竞争，提高系统稳定性。

训练参数相关​

rollout_batch_size 和 num_return_sequences_in_group 是什么意思？​

  • rollout_batch_size：一个 batch 中的 prompt 数量
  • num_return_sequences_in_group：针对每条 prompt 的采样数，即 vLLM/SGLang 推理中通常意义上的 n 参数

实际一个 batch 内的样本数 = rollout_batch_size * num_return_sequences_in_group

对于 Megatron Backend，需要注意：

rollout_batch_size * num_return_sequences_in_group 必须是以下值的整数倍：
gradient_accumulation_steps * per_device_train_batch_size * (world_size/tensor_model_parallel_size/pipeline_model_parallel_size/context_parallel_size)

如何设置 gradient_accumulation_steps 和 per_device_train_batch_size？​

对于 DeepSpeed Backend：​

global_batch_size = per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps * world_size

其中 world_size 即 actor_train/critic 的 device_mapping 长度

对于 Megatron Backend：​

global_batch_size = per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps * world_size / 
                    tensor_model_parallel_size / pipeline_model_parallel_size / context_parallel_size

其中 world_size 即 actor_train/critic 的 device_mapping 长度

注意：不需要除以 expert_model_parallel_size

调试与性能分析相关​

如何获取训练的 timeline？​

可以尝试在 YAML 中开启 profile：

system_envs:
  RAY_PROFILING: "1"
profiler_output_dir: /data/oss_bucket_0/yali/llm/profile/${exp_name}

然后利用 Perfetto UI 工具进行分析。

如何 debug 代码？​

在 RayUtils 的 env 中设置 "RAY_DEBUG": "legacy"，就可以采用 pdb 进行单步调试。

常见错误及解决方案​

错误：self.node2pg[node_rank] KeyError: 1​

检查申请的 GPU 总数和 device_mapping 的配置。出现该错误一般是因为 max(device_mapping) 小于或大于 total_gpu_nums。

错误：assert self.lr_decay_steps > 0​

ROLL 数据分配时，会将 rollout_batch_size 的样本按 DP size 分发到每个 actor_train worker 上，然后再按 gradient_accumulation_steps 计算每次梯度更新的样本。配置一除就是 0。

详细配置逻辑可以参考手册：Training Arguments

错误：AssertionError: batch_size 32 < chunks 64​

batch_size 小于 reference/actor_train 的 DP size，导致 dispatch 时数据不够切分，可以调整 rollout_batch_size 解决。

错误：TypeError: BackendCompilerFailed.__init__() missing 1 required positional argument​

可以尝试在 YAML 中增加配置项解决：

system_envs:
  NVTE_TORCH_COMPILE: '0'