【RL】Slime异步原理（单例设计模式）6

好的，我们来详细解析 generate_and_rm_group 这个函数。从名字就能看出来，它的核心职责是：生成（Generate）一个组（Group）的样本，并为它们进行奖励建模（RM, Reward Model）打分。

这个函数是整个 rollout 过程中的一个关键执行单元，专门处理一个提示（prompt）需要生成多个回答（n_samples_per_prompt > 1）的场景。

让我们分解它的代码和逻辑：

python 复制代码

async def generate_and_rm_group(
    args: Namespace, group: list[Sample], sampling_params: dict[str, Any], evaluation: bool = False
) -> list[Sample]:
    state = GenerateState(args)

    # 1. 中止检查
    if state.aborted:
        return group

    tasks = []
    # 2. 为组内每个样本创建独立的生成-打分任务
    for idx, sample in enumerate(group):
        current_sampling_params = sampling_params.copy()
        # (可选) 为确定性推理设置种子
        if getattr(args, "sglang_enable_deterministic_inference", False):
            seed = state.group_sampling_seeds[idx]
            current_sampling_params["sampling_seed"] = seed
        
        # 将单个样本的 "生成+打分" 封装成一个任务
        tasks.append(generate_and_rm(args, sample, current_sampling_params, evaluation=evaluation))

    # 3. 并发执行所有任务
    group = await asyncio.gather(*tasks)

    # 4. (可选) 进行组级别的奖励打分
    if not state.aborted and args.group_rm:
        rewards = await batched_async_rm(args, group)
        for sample, reward in zip(group, rewards):
            sample.reward = reward

    # 5. 返回处理完成的样本组
    return group

详细步骤分解

1. 中止检查 (Abort Check)

python 复制代码

if state.aborted:
    return group

这是第一道防线。在开始任何耗时操作之前，它会检查全局状态 state.aborted。如果整个 rollout 过程已经被中止了，它就直接返回原始的 group，避免做任何无用功。

2. 为组内每个样本创建独立的任务 (Task Creation)

python 复制代码

tasks = []
for idx, sample in enumerate(group):
    # ...
    tasks.append(generate_and_rm(args, sample, ...))

group: list[Sample] : 这个输入参数 group 是一个列表，里面包含了多个 Sample 对象。这些 Sample 对象通常共享同一个 prompt，但可能是通过 copy.deepcopy 创建的独立副本，因为它们将会有不同的 response 和 reward。列表的长度就是 args.n_samples_per_prompt。
循环 : 它遍历 group 里的每一个 sample。
设置采样参数 :
- sampling_params.copy(): 创建一个采样参数的副本，以防修改影响到其他任务。
- if ... "sampling_seed": 这是一个重要的特性。如果开启了确定性推理 (sglang_enable_deterministic_inference)，它会为组内的每个样本分配一个不同但固定 的随机种子。这确保了每次 rollout 时，对于同一个提示，生成的第 N 个回答总是一样的，这对于复现实验结果和调试非常重要。
tasks.append(generate_and_rm(...)) : 这是核心。它没有直接调用 generate，而是调用了我们之前分析过的 generate_and_rm 函数。generate_and_rm 负责处理单个样本 的"生成+打分"流程。注意，这里只是将 generate_and_rm(...) 这个协程添加到了 tasks 列表中，并没有立即执行它。

3. 并发执行所有任务 (Concurrent Execution)

python 复制代码

group = await asyncio.gather(*tasks)

这是 asyncio 的一个标志性用法。

*tasks: 将 tasks 列表解包，把里面的所有协程作为独立的参数传给 gather。
asyncio.gather: 这个函数会并发地 运行所有传入的协程。它会等待所有这些任务都执行完毕。
效果 : 假设 n_samples_per_prompt 是 4，那么 4 个对 generate_and_rm 的调用会同时开始。它们会各自向 SGLang 服务器发送生成请求（受全局信号量 semaphore 的限制），然后各自等待响应，再各自调用奖励模型。因为这些操作大部分时间都在等待网络 I/O，并发执行能极大地缩短总耗时。
group = ...: gather 会收集所有任务的返回值（也就是处理完毕的 Sample 对象），并按原始顺序组成一个列表，然后重新赋值给 group 变量。

4. (可选) 组级别的奖励打分 (Group Reward Modeling)

python 复制代码

if not state.aborted and args.group_rm:
    rewards = await batched_async_rm(args, group)
    # ...

这是一个特殊的逻辑分支，由 args.group_rm 开关控制。

group_rm 的含义 : 有些奖励模型的设计是，它需要看到一个提示对应的所有回答，才能给出最准确的评分。例如，"Best-of-N" 采样中，RM 的任务就是从 N 个回答中选出最好的一个，给它奖励1，其他给0。这种情况下，RM 必须同时比较所有 N 个回答。
工作流程 :
1. 如果 args.group_rm 为 True，那么在步骤 3 中，generate_and_rm 内部不会调用 async_rm（它会跳过打分环节）。
2. 在这里，所有生成都已完成，group 包含了全部 N 个回答。
3. 程序调用 batched_async_rm(args, group)，将整个 group 发送给奖励模型进行批量/对比式打分。
4. 最后，将返回的 rewards 列表逐一赋给 group 中的每个 sample。

5. 返回结果

python 复制代码

return group

函数最终返回一个列表，其中包含了所有已经生成了回答，并且（在大多数情况下）已经赋好奖励分数的 Sample 对象。

总结

generate_and_rm_group 的作用是作为一个并发调度器，高效地处理"一个提示，多个回答"的场景。它的工作流可以总结为：

接收一个包含 N 个待处理样本的"组"。
为组里的每个样本分派一个"生成+打分"的子任务 (generate_and_rm)。
使用 asyncio.gather 同时启动并等待所有这些子任务完成。
（如果需要）在所有回答都生成后，进行一次集体的、跨样本的奖励评估。
返回这个处理完毕的、包含 N 个完整样本的组。

这个函数的设计充分利用了 asyncio 的并发能力，是实现高吞吐量 rollout 的关键一环。