Datasets:

SII-ChengqiLi
/

paper_rl

paper_conclusion_rl/
├── EasyR1/                                  # 训练框架（verl）
│   ├── verl/                                # 核心代码
│   ├── examples/
│   │   ├── paper_conclusion_grpo.yaml       # GRPO 训练配置
│   │   ├── format_prompt/
│   │   │   └── paper_conclusion_json.jinja  # prompt 模板
│   │   ├── reward_function/
│   │   │   ├── paper_conclusion_list_judge.py          # HTTP 模式 reward
│   │   │   ├── paper_conclusion_file_queue_judge.py    # 双机文件队列 reward
│   │   │   ├── paper_conclusion_judge_common.py        # 共用 judge 逻辑
│   │   │   └── file_queue_judge_worker.py              # 文件队列 worker
│   │   ├── qwen3_vl_8b_paper_conclusion_grpo.sh       # 训练启动脚本
│   │   ├── start_qwen3_4b_judge_vllm.sh               # judge 服务启动（HTTP）
│   │   └── start_qwen3_4b_judge_file_queue.sh         # judge 服务启动（双机）
│   ├── setup.py
│   ├── requirements.txt
│   └── ...
├── images_part00.tar                        # 图片分片压缩包（每个 ~2GB）
├── images_part01.tar
├── ...
├── paper_conclusion_rl_train.jsonl          # 训练集（4599 条）
├── paper_conclusion_rl_test.jsonl           # 测试集（1152 条）
└── README.md

注意：图片以 tar 分片形式存储，下载后需要先解压才能开始训练。

新机器环境准备

1. 硬件要求

单机模式：至少 8 张 GPU（4 张跑 judge 服务，4 张跑训练）
双机模式：每台机器至少 4 张 GPU（一台专跑训练，一台专跑 judge）
GPU 显存建议 >= 80GB（A100/H100），训练和 judge 同时运行时显存需求较高

2. 软件环境

# Python >= 3.10
python3 --version

# CUDA >= 12.1
nvidia-smi

3. 下载并解压数据集

# 下载数据集
huggingface-cli download <repo_id> --local-dir ./paper_conclusion_rl
cd paper_conclusion_rl

# 解压图片（解压后生成 images/ 目录）
for f in images_part*.tar; do tar xf "$f"; done

# 验证图片数量
ls images/ | wc -l  # 应该约 19659 个文件

4. 安装 EasyR1 依赖

cd EasyR1
pip install -e .

如果 pip install -e . 报错，可手动安装核心依赖：

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install vllm>=0.8
pip install transformers accelerate
pip install hydra-core omegaconf
pip install pyarrow

5. 准备模型文件

需要下载两个模型到本地（不包含在此数据集中）：

用途	模型	建议 HuggingFace 路径
RL 训练	`Qwen3-VL-8B-Thinking`	`Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking`
Judge 服务	`Qwen3-4B-Instruct-2507`	`Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507`

# 示例：下载模型
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking --local-dir /path/to/Qwen3-VL-8B-Thinking
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 --local-dir /path/to/Qwen3-4B-Instruct-2507

配置环境变量

训练脚本和 judge 脚本通过环境变量控制路径和行为，无需手动修改脚本内容。

必须设置

# 项目根目录（即本 README 所在目录）
export PROJECT_ROOT=/path/to/paper_conclusion_rl

# 训练模型路径（新机器上的实际路径）
export MODEL_PATH=/path/to/Qwen3-VL-8B-Thinking

# Judge 模型路径（新机器上的实际路径）
# 注意：这个变量在 judge 启动脚本中名为 MODEL_PATH，需要在启动 judge 时设置

可选设置

# Judge 服务的 API key（如果 judge 需要鉴权，通常设为 EMPTY 即可）
export OPENAI_API_KEY=EMPTY

# CUDA 可见设备（默认脚本中有内置分配，也可手动覆盖）
# 单机模式示例：4卡 judge + 4卡训练
# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3  # judge 启动时
# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7  # 训练启动时

启动训练

方式一：单机 8 卡（4 卡 judge + 4 卡训练）

终端 1 — 启动 judge 服务：

cd $PROJECT_ROOT/EasyR1

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
MODEL_PATH=/path/to/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
SERVED_MODEL_NAME=qwen3-4b-judge \
TP_SIZE=4 \
PORT=8000 \
bash examples/start_qwen3_4b_judge_vllm.sh

等待 judge 服务完全启动（看到 Uvicorn running on 日志）后，再启动训练。

终端 2 — 启动 RL 训练：

cd $PROJECT_ROOT/EasyR1

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 \
MODEL_PATH=/path/to/Qwen3-VL-8B-Thinking \
JUDGE_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1 \
JUDGE_MODEL=qwen3-4b-judge \
bash examples/qwen3_vl_8b_paper_conclusion_grpo.sh

方式二：双机（训练机和 judge 机分离）

适用于单机 GPU 显存不足的情况。两台机器需要能访问同一个共享文件系统（如 NFS）。

机器 B（Judge 机）— 启动 judge 服务 + 文件队列 worker：

cd $PROJECT_ROOT/EasyR1

QUEUE_ROOT=$PROJECT_ROOT/EasyR1/shared_judge_queue \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
MODEL_PATH=/path/to/Qwen3-4B-Instruct-2507 \
TP_SIZE=8 \
bash examples/start_qwen3_4b_judge_file_queue.sh

机器 A（训练机）— 启动 RL 训练：

cd $PROJECT_ROOT/EasyR1

TRANSPORT_MODE=file_queue \
QUEUE_ROOT=$PROJECT_ROOT/EasyR1/shared_judge_queue \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
TRAIN_GPUS_PER_NODE=8 \
ROLLOUT_TP_SIZE=8 \
MODEL_PATH=/path/to/Qwen3-VL-8B-Thinking \
bash examples/qwen3_vl_8b_paper_conclusion_grpo.sh

启动顺序：必须先启动 judge 机，确认 vLLM 服务和队列 worker 都就绪后，再启动训练机。否则训练会在等待 judge 结果时阻塞。

关键参数说明

训练配置（`paper_conclusion_grpo.yaml`）

参数	默认值	说明
`data.max_prompt_length`	8192	最大 prompt 长度，超长样本会被过滤
`data.max_response_length`	2048	最大生成长度
`data.rollout_batch_size`	24	每 rollout 批次大小
`worker.rollout.n`	16	每个样本的 rollout 数量
`worker.rollout.limit_images`	12	每个样本最大图片数
`worker.rollout.max_model_len`	40960	rollout 模型最大上下文
`worker.actor.model.lora.rank`	32	LoRA 秩
`worker.actor.optim.lr`	1e-6	学习率
`trainer.total_epochs`	3	训练总轮数
`trainer.save_freq`	40	每 40 步保存 checkpoint
`trainer.val_freq`	40	每 40 步验证一次

Reward 计算

使用 max(0, matched - wrong) / reference_count 公式
format_weight=0.05：格式正确性奖励权重
Judge 模型对每个样本的预测结论列表与 235B 教师参考结论进行逐一匹配打分

双机文件队列行为

使用双机模式时，训练和 judge 通过共享目录通信：

shared_judge_queue/
├── requests/
│   ├── pending/     # 训练写入请求，等待 judge 处理
│   └── processing/  # judge 正在处理的请求
└── results/
    ├── ok/          # 处理成功的结果
    └── error/       # 处理出错的结果

确保 QUEUE_ROOT 在两台机器上指向同一个共享目录
确保共享文件系统支持原子 rename 操作
如果 requests/pending 中文件持续堆积，说明 judge worker 未正常消费
如果 requests/processing 中文件持续堆积，说明 judge 服务可能已崩溃

数据集格式

每条训练样本格式：

{
    "id": "PMC12345",
    "md5": "abc123...",
    "query": "<prompt>\n\n<paper content with <image> placeholders>",
    "images": ["images/xxx.jpg", "images/yyy.jpg"],
    "answer": {
        "reference_conclusions": ["conclusion 1", "conclusion 2", ...],
        "rubrics": "...",
        "paper_id": "PMC12345",
        "md5": "abc123..."
    }
}

images 字段为相对路径，相对于项目根目录
reference_conclusions 来自 235B 教师模型，用于 judge 打分
训练时学生模型只看到 query 和 images，不直接看到参考结论

常见问题

Q: vLLM 报 AssertionError: Failed to apply prompt replacement for mm_items['image'][13]

A: 图片数超过 vLLM 处理上限。当前数据集已过滤掉图片数 > 12 的样本。如果仍有问题，降低 data.max_prompt_length 或 worker.rollout.limit_images。

Q: OOM（显存不足）

A: 尝试以下方法：

降低 worker.rollout.gpu_memory_utilization（默认 0.5）
减小 data.rollout_batch_size
切换到双机模式，将 judge 和训练分到不同机器

Q: 训练阻塞在等待 reward

A: 检查 judge 服务是否正常运行。单机模式确认 http://127.0.0.1:8000/v1 可访问；双机模式检查 shared_judge_queue/ 中文件流转情况。

Q: 图片解压后找不到

A: 确保在项目根目录下执行 for f in images_part*.tar; do tar xf "$f"; done，解压后会生成 images/ 目录，与 JSONL 中的 images/xxx.jpg 路径对应。

Paper Conclusion RL Training

目录结构