从零开始理解 RLinf：打造下一代强化学习基础设施的完整指南
读完这篇，你将清楚：RLinf 是什么、能做什么、怎么做，以及它为什么可能是你下一个项目最趁手的工具。
1. 先抛一个问题：为什么我们需要新的强化学习框架？
很多初学者第一次用强化学习（Reinforcement Learning，RL）时，都会遇到类似的“三连击”：
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代码能跑，但 GPU 利用率低； -
想换个模型，环境配置又是一通折腾； -
多机并行？光是通信拓扑就让人头大。
RLinf 的出现，正是为了解决这些“跑不起来、跑不快、跑不稳”的痛点。它的口号很直接：让大规模强化学习像写普通 Python 脚本一样简单。
2. RLinf 是什么？一句话讲清
RLinf 是一个开源、可扩展、面向智能体 AI 的后训练（post-training）强化学习基础设施。
名字里的 “inf” 有两层含义：
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Infrastructure —— 像地基一样，支撑着上层应用； -
Infinite —— 支持开放式学习、持续泛化，理论上可以无限扩展。
3. 核心特性：把技术讲成人话
3.1 Macro-to-Micro Flow（简称 M2Flow）
| 概念 | 人话解释 | 带来的好处 |
|---|---|---|
| 宏观逻辑流 | 你在 Python 里写的训练流程，比如“采样 → 计算优势 → 更新策略” | 逻辑清晰，容易调试 |
| 微观执行流 | 系统真正跑起来的物理流程，比如哪块 GPU 负责采样、哪块负责前向 | 自动优化，无需手动分配 |
| 解耦 | 两者分离，逻辑写一次，物理执行可以随硬件自动切换 | 不再“绑死”在一套机器上 |
3.2 三种执行模式（总有一款适合你）
| 模式 | 场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Collocated（同地） | 单机多卡 | 共享 GPU 内存，延迟低 | 扩展性有限 |
| Disaggregated（分离） | 多机多卡 | 流水线并行，吞吐高 | 需要高速网络 |
| Hybrid（混合） | 资源不规则 | 自由组合，按需分配 | 配置稍复杂 |
一句话总结：写代码时不用管模式，系统会自动挑最合适的。
3.3 自动调度策略
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你：专心写算法； -
RLinf：监控 GPU 利用率、网络带宽、显存占用，然后决定 何时 Collocated、何时 Disaggregated； -
结果：平均再省 20–40% 训练时间。
4. 机器人也能用：Embodied Agent 支持
RLinf 把“机器人训练”当成一等公民，内置了常见组件：
| 类别 | 具体支持 | 备注 |
|---|---|---|
| VLA 模型 | OpenVLA、OpenVLA-OFT、π₀ | 开箱即用 |
| 仿真器 | ManiSkill3、LIBERO | CPU/GPU 都可跑 |
| 首次 | π₀ 家族的首次 RL 微调 | 官方教程已给出示例 |
如果你手里正好有机械臂、移动底盘，甚至只是想玩虚拟环境，RLinf 已经准备好了接口。
5. 速度：数字不会说谎
| 对比维度 | RLinf | 其他框架 | 提升 |
|---|---|---|---|
| Hybrid 模式吞吐 | 120%+ | 基准 100% | 显著 |
| 弹性扩缩容 | 秒级完成 | 分钟级 | 20–40% 额外提速 |
6. 易用性：把复杂留给自己，把简单留给用户
6.1 多后端支持
| 后端 | 适合谁 | 特点 |
|---|---|---|
| FSDP + Hugging Face | 初学者、快速原型 | 零门槛，社区模型一键加载 |
| Megatron + SGLang | 资深玩家、千卡任务 | 极致性能，支持 5D 并行 |
6.2 内置算法
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PPO -
GRPO -
DAPO -
Reinforce++
算法接口统一，换算法只需改一行。
7. 安装与上手：三步曲
官方文档：RLinf.readthedocs.io
7.1 安装
git clone https://github.com/RLinf/RLinf.git
cd RLinf
pip install -e .
7.2 快速体验 1：给机械臂用 PPO
# 教程：PPO Training of VLAs on Maniskill3
python examples/embodied/ppo_maniskill3.py
7.3 快速体验 2：给大语言模型用 GRPO
# 教程：GRPO Training of LLMs on MATH
python examples/reasoning/grpo_math.py
8. Roadmap：接下来会发生什么？
8.1 系统级增强
-
[ ] 异构 GPU 支持（A100 + 4090 混搭） -
[ ] 异步流水线 -
[ ] MoE（专家混合模型） -
[ ] vLLM 推理后端
8.2 应用级扩展
-
[ ] Vision-Language Model 训练 -
[ ] 深度搜索智能体 -
[ ] 多智能体 -
[ ] 更多仿真器（Meta-World、GENESIS） -
[ ] 更多 VLA 模型（NVIDIA GR00T） -
[ ] 世界模型 -
[ ] 真机 RL（不再局限于仿真）
9. 常见问答（FAQ）
用对话体，直接回答你可能想问的。
Q1：RLinf 与 VeRL、DeepSpeed-Chat 有什么区别？
A：VeRL 聚焦 LLM，DeepSpeed-Chat 聚焦对话；RLinf 同时覆盖 LLM、VLM、VLA，并且把“机器人训练”作为一等公民。
Q2：我只有一台 3090，能用吗？
A：完全可以。Collocated 模式就是为单机多卡准备的，自动调度会把显存、带宽都算进去。
Q3：需要改多少代码才能从 PPO 切换到 DAPO？
A：一行。算法接口统一，改个字符串即可。
Q4：多机训练怎么配网络？
A：官方文档有 Multi-node Training 章节，照着复制粘贴即可。
Q5：有没有 LoRA？
A：有，官方教程：LoRA Integration。
10. 进阶玩法：5D 并行 + Checkpoint 恢复
| 功能 | 链接 | 一句话总结 |
|---|---|---|
| 5D 并行配置 | 教程 | 把 Megatron-LM 的并行维度用到极致 |
| Checkpoint 恢复 | 教程 | 训练中断也不怕，秒级恢复 |
11. 如何贡献代码
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阅读 贡献指南； -
开 Issue 讨论需求； -
提 PR，CI 会自动跑单测。
12. 致谢与引用
如果 RLinf 帮到了你，请这样引用：
@misc{RLinf_repo,
title = {RLinf: Reinforcement Learning Infrastructure for Agentic AI},
howpublished = {\url{https://github.com/RLinf/RLinf}},
note = {GitHub repository},
year = {2025}
}
论文将在 2025 年 9 月 20 日 发布，届时会更新官方 BibTeX。
13. 结语
RLinf 不是“又一个框架”，而是一次把强化学习工程化做到极致的尝试。
无论你是想给大语言模型做后训练，还是让机械臂学会叠衣服，RLinf 都提供了从入门脚本到千卡集群的完整通路。
下一步？
打开终端，敲下 git clone，让 RLinf 帮你把想法真正跑起来。
