随着大语言模型在复杂推理任务中的应用日益广泛，强化学习已成为提升模型生成质量的关键技术。DAPO（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization）作为一种新型策略优化算法，通过解耦裁剪、动态采样等机制，有效解决了长序列生成中的训练效率和稳定性问题。本文基于VeRL强化学习框架，深入解读DAPO算法的核心原理与代码实现，为开发者提供实践

本文介绍基于Ascend verl镜像的大语言模型训练实践。该镜像集成了Ubuntu 22.04操作系统和Python 3.11环境，并预装了verl、PyTorch、vLLM、Megatron-LM等框架，为在Ascend硬件上开展深度学习项目提供了开箱即用的解决方案。

随着大语言模型后训练技术的发展，SFT-RL-SFT 已成为当前主流的训练流程范式。VeRL 作为一款高性能强化学习训练框架，凭借其优异的扩展性和实用性，已在多项大模型训练任务中广泛应用。本文基于实际项目经验，重点分析了在NPU环境中使用VeRL对Qwen2.5-32B模型进行DAPO训练时遇到的性能瓶颈，并提出一套系统性的优化方案，最终显著提升训练效率，为同类场景下的模型调优提供参考。

本博客旨在对已发表在社区的强化学习相关的博客进行整理归类，方便用户导航使用。一下文章所用的机器均为昇腾相关设备。强化学习系列将划分为【强化学习算法】、【强化学习框架】、【模型部署实践】、【模型适配调优】、【训推引擎】五大类。

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Fully Async Policy是VeRL大模型强化学习框架中的异步训练特性，通过将训练（Trainer）和推理（Rollouter）完全解耦，实现训推并行的架构。该特性支持四种异步模式，包括基础异卡训练、流式离策略、带陈旧样本的异步流以及支持部分推理的异步流。其核心优势在于资源隔离优化、并行效率提升，并通过Staleness和Partial Rollout特性进一步减少训练空闲时间。代码架构

Fully Async Policy是VeRL大模型强化学习框架中的异步训练特性，通过将训练（Trainer）和推理（Rollouter）完全解耦，实现训推并行的架构。该特性支持四种异步模式，包括基础异卡训练、流式离策略、带陈旧样本的异步流以及支持部分推理的异步流。其核心优势在于资源隔离优化、并行效率提升，并通过Staleness和Partial Rollout特性进一步减少训练空闲时间。代码架构

参数配置方式性能 / 显存影响说明name自定义奖励函数的文件路径和名称调优建议：通过自定义奖励函数实现业务逻辑融合，如合规性、事实一致性、流畅性等，提升对齐质量。本指南系统梳理了 SGLang 与 VeRL 框架下大模型训练的核心配置项，涵盖批次控制、显存管理、生成策略、并行优化与算法调参等多个维度。通过合理配置，可在有限硬件资源下实现高效、稳定、可扩展的强化学习训练流程。建议开发者根据模型规模

在强化学习领域，目前主流RL算法是基于On-Policy前提展开的，On-Policy理论要求采样数据的行为策略与梯度计算的目标策略保持一致，才能确保梯度估计是无偏的，朝则梯度最陡峭的方向优化，使得训练过程更平稳。关于On-Policy和Off-Policy的区别，On-Policy就是与环境交互产生数据的策略和要更新的策略是同一个策略，Off-Policy就是两者策略存在不同。以PPO为例，Cl