Rank状态正在做什么？Rank 0/2忙碌 (但只做Bwd)1.[Bwd]接收到从 Rank 1/3 发来的mb4的梯度，并计算mb4在 Stage 0 上的梯度。2.[梯度同步]Rank 0 和 Rank 2 同步mb4的梯度。Rank 1/3空闲 (Idle)所有任务都已完成。它已经处理完了所有 4 个微批次的前向和反向传播，并将所有需要发送的梯度都发送了出去。现在它进入等待状态，等待下一个

好的，让我们来描绘一个train函数的完整、详细的执行过程。我们将设定一个具体的场景，并一步步追踪代码的执行流，结合我们之前讨论的所有概念：流水线并行、数据并行、DDP包装器、1F1B调度等。

这正是理解 Megatron-LM 框架的关键所在，因为它与**流水线并行（Pipeline Parallelism）**紧密相关。当一个模型非常巨大，大到单个 GPU 无法容纳时，就需要使用模型并行。流水线并行是模型并行的一种形式，它将模型的不同层（Layers）切分到不同的 GPU 上。

SGLang 的投机推理（Speculative Decoding）是一种加速推理的技术，通过使用较小的草稿模型预测多个候选 token，然后由目标模型并行验证这些候选。

整个流程体现了slime框架的核心设计：通过Ray实现分布式协调，SGLang负责高效推理，Megatron负责稳定训练，两者通过精心设计的数据传递和权重同步机制无缝集成，实现高效的RL训练循环。返回samples + rewards。返回rollout_data_ref。转换为train_data。

整个流程体现了slime框架的核心设计：通过Ray实现分布式协调，SGLang负责高效推理，Megatron负责稳定训练，两者通过精心设计的数据传递和权重同步机制无缝集成，实现高效的RL训练循环。返回samples + rewards。返回rollout_data_ref。转换为train_data。

需要注意的是，虽然训练是并发启动的，但实际的并行度取决于可用的 GPU 资源和配置的并行策略（如数据并行、张量并行等）。是的，critic 和 actor_train 是同时进行训练的。是一个静态方法，用于从 Ray ObjectRef 获取数据并连接成单一的 DataProto 实例。）确保在训练初期 critic 先学习价值函数，然后再开始 actor 的策略更新。这种设计实现了"异步启动、同

的核心作用是创建一个用于分布式训练的“计算集群”。想象一下，你需要用 8 块 GPU 来训练一个大模型。预留资源：确保这 8 块 GPU 在物理上被锁定，不会被其他任务抢占。创建进程：在这些 GPU 上分别启动 8 个独立的训练进程（Ray Actors）。建立通信：让这 8 个进程能够互相通信，协同完成一个训练任务（例如，使用 PyTorch DDP、FSDP 或 Megatron-LM）。提供

分配集群中的一部分 GPU 用于训练，另一部分用于推理。为训练部分加载 Megatron。为推理部分加载 SGLang。配置 RL 训练所需的超参数。slime 支持不同程度地自定义数据生成 (rollout)。默认情况下，它使用中的函数进行数据生成。该文件实现了一个基于 SGLang 的异步 (asyncio) 数据生成流程，并支持动态采样和部分 rollout 等功能。你可以使用参数完全替换

最近，基于组的强化学习（RL）的进展推动了前沿大型语言模型（LLM）在数学推理等单轮任务中的应用。然而，它们在多轮LLM智能体训练中的可扩展性仍然有限。与静态任务不同，智能体与环境的交互会跨越多个步骤，并且通常产生稀疏或延迟的奖励，这使得对单个步骤进行信用分配变得极具挑战性。在这项工作中，我们提出了组内组策略优化（Group-in-Group Policy Optimization, GiGPO）