粤公网安备 44011302004783号 NVIDIA开源神器NeMo-RL：1.5B模型训练竟超OpenAI O1
在人工智能领域，强化学习正成为推动智能体进化的重要引擎。近日，NVIDIA开源社区推出NeMo-RL强化学习训练库，为开发者提供了从单GPU原型到千卡级大模型的全流程支持。新媒网跨境注意到，这一工具通过模块化设计大幅降低了多组件协同训练的门槛。
作为NVIDIA NeMo框架的新成员，NeMo-RL 0.2.1版本已支持最大320亿参数规模的模型训练。该库深度集成了知名AI模型社区Hugging Face资源，内置包括GRPO（群体相对策略优化）等前沿算法，并通过分布式计算框架Ray实现资源高效调度。据新媒网跨境了解，即将更新的版本将引入Megatron-Core并行训练后端，突破更大规模模型的训练瓶颈。
技术架构上，NeMo-RL采用灵活的生成后端设计，默认集成vLLM推理引擎，同时兼容NVIDIA TensorRT-LLM等加速方案。其核心优势在于算法层与底层硬件的解耦设计——开发者无需修改算法代码，即可实现从本地调试到超算集群的无缝迁移。这种"一次编写，随处扩展"的特性，正成为工业级AI研发的新趋势。
本文将以复现DeepScaleR-15亿参数模型为例，演示如何运用GRPO算法训练数学推理模型。当前全球学术界高度关注长思维链推理模型，例如美国人工智能公司OpenAI的O1系统和中国团队开发的DeepSeek-R1，它们在复杂数学问题求解领域展现出惊人潜力。
三阶段训练方案
针对长文本生成的计算瓶颈，DeepScaleR方案采用渐进式训练策略：
- 在8000字符上下文窗口进行基础训练
- 扩展至16000字符强化推理能力
- 最终在24000字符环境完成优化
这种阶梯式训练有效控制了生成长尾分布，同时大幅缩短训练周期。通过NeMo-RL实施该方案仅需三个步骤：
环境配置
git clone git@github.com:NVIDIA-NeMo/RL.git
cd nemo-rl
pip install uv
分阶段训练
# 8K阶段
uv run examples/run_grpo_math.py --config=examples/configs/grpo-deepscaler-1.5b-8K.yaml
# 16K阶段（载入8K训练结果）
uv run examples/run_grpo_math.py --config=examples/configs/grpo-deepscaler-1.5b-16K.yaml policy.model_name=/path/to/8K/checkpoint/hf
# 24K阶段（载入16K训练结果）
uv run examples/run_grpo_math.py --config=examples/configs/grpo-deepscaler-1.5b-24K.yaml policy.model_name=/path/to/16K/checkpoint/hf
核心配置文件示例：
policy:
model_name: "Qwen/Qwen2.5-1.5B" # 采用阿里巴巴千问1.5B模型
train_global_batch_size: 512
precision: "bfloat16" # 使用BF16混合精度
max_total_sequence_length: 512
效果验证
# 模型格式转换
uv run examples/convert_dcp_to_hf.py --config=results/grpo-deepscaler-1.5b-8K/step_xx/config.yaml --hf-ckpt-path=results/grpo-deepscaler-1.5b-8K/step_xx/hf
# 性能评估
uv run examples/run_eval.py generation.model_name=results/grpo-deepscaler-1.5b-8K/step_xx/hf
性能突破
训练数据显示，采用Qwen-1.5B基础模型配合GRPO算法，在400训练步数内推理能力评分已达0.65。更值得关注的是，该系统在国际数学竞赛基准AIME24的测试中，最终表现超越OpenAI的O1模型（如图3所示）。
图示：分阶段训练中模型性能的阶梯式提升
图示：在AIME24数学基准测试中超越OpenAI O1系统
新媒网跨境预测，随着NeMo-RL这类工具链的成熟，中小团队将获得大模型训练能力。开发者可访问NVIDIA官方GitHub仓库获取完整代码，仓库内包含DeepScaleR和OpenMathInstruct-2等开箱即用的案例方案。这种技术民主化趋势，正在重塑AI研发的产业格局。
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