在 Amazon SageMaker 上使用 veRL 和 Ray 训练 CodeFu-7B 模型
AWS Machine Learning Blog2026/02/24 23:46机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文介绍如何在 Amazon SageMaker 上使用 Ray 和 veRL 训练 CodeFu-7B，一个专为竞争性编程设计的 70 亿参数模型。通过强化学习和分布式训练，该模型在算法推理和代码生成方面表现出色。文章提供了完整的实现流程和资源链接，适合开发者和研究人员参考。
正文
随着人工智能的快速发展，对能够处理复杂推理任务的专用模型需求日益增长，尤其是在竞争性编程领域。这类模型需要通过算法推理生成功能代码，而不仅仅是记忆模式。强化学习（RL）因其基于实际代码执行的奖励机制，成为开发真正解决问题能力的有力工具。然而，分布式 RL 训练面临协调多个异构组件、并行代码编译和容错性等挑战。Ray 作为一个分布式工作负载框架，提供了统一的系统、GPU 为中心的架构以及与 Hugging Face Transformers 和 PyTorch 的无缝集成，有效应对这些挑战。本文展示了如何在 Amazon SageMaker 训练任务中，利用 veRL（一个针对大型语言模型的高效训练库）和 Ray 框架训练 CodeFu-7B，一个专门用于解决竞争性编程问题的 70 亿参数模型。CodeFu-7B 基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 基础模型，通过强化学习而非监督，实现了在算法推理和 C++ 代码生成上的卓越表现。文章详细介绍了数据准备、分布式训练设置和训练过程的可观测性，突出了统一方法在计算规模和开发体验上的优势。此外，文章还提供了 Ray 在 SageMaker 上的完整解决方案链接，以及 CodeFu-7B 的训练实现仓库，方便开发者直接使用。