【RL】 ROLL Generate Scheduler

你说得对，从表面上看，prompt_id_2_request_ids 这个字典似乎是多余的，特别是如果我们已经有了 request_id_2_prompt_id 这个反向映射。但实际上，prompt_id_2_request_ids 在处理**并行采样（n > 1）和请求中止（abort）**的场景下，扮演着至关重要的角色，没有它将会非常低效或难以实现。

它的核心作用是：快速找到一个 prompt 衍生的所有相关 request，以便进行批量操作，最典型的就是"中止所有冗余请求"。

让我们通过一个具体的场景来理解为什么需要它。

场景：并行采样 (`n=3`) 且需要提前中止

假设我们为同一个 prompt_A（prompt_id=10）请求 3 个不同的生成序列 (num_return_sequences=3)。

请求分解:
- 调度器（DynamicSamplingScheduler 或 GenerateScheduler）会将这个用户请求分解成 3 个独立的内部请求，并为它们分配全局唯一的 request_id：
  - request_id_101 -> prompt_id=10
  - request_id_102 -> prompt_id=10
  - request_id_103 -> prompt_id=10
- 这 3 个请求被分发给底层的 sglang worker。

状态追踪:

request_id_2_prompt_id 会被填充：

复制代码

{
  "request_id_101": 10,
  "request_id_102": 10,
  "request_id_103": 10,
  ...
}

prompt_id_2_request_ids 也会被填充：

复制代码

{
  10: {"request_id_101", "request_id_102", "request_id_103"},
  ...
}

结果返回:
- 假设 request_id_101 和 request_id_103 很快完成了，并回调了 report_response。
- report_response 将这两个结果存入了 self.responses[10] 或 self.completed_buffers[10]。
- 现在，对于 prompt_id=10，我们已经收集到了 2 个结果。
需要中止的决策点:
- 假设我们的逻辑是"只要收集到 2 个结果就够了"，或者在 DynamicSamplingScheduler 中，我们收集到了足够的样本用于 query_filter，并且决定采纳它们。
- 此时，request_id_102 还在某个 worker 上继续运行 ，消耗着宝贵的 GPU 资源。为了节省资源，我们必须立即中止 request_id_102。

如果没有 `prompt_id_2_request_ids`，会发生什么？

现在，我们需要找到所有属于 prompt_id=10 但尚未完成的请求，并中止它们。

当前已知信息 : 我们知道 prompt_id=10。
目标 : 找到 request_id_102。

实现方式（非常低效）:

你必须遍历整个 request_id_2_prompt_id 字典：

python 复制代码

# 低效的实现
redundant_requests_to_abort = []
for req_id, p_id in self.request_id_2_prompt_id.items():
    if p_id == 10:
        # 检查这个 req_id 是否是已经完成的
        if req_id not in ["request_id_101", "request_id_103"]:
            redundant_requests_to_abort.append(req_id)

# 现在 redundant_requests_to_abort 包含了 ["request_id_102"]
# 然后再逐个发送中止命令

问题:

性能极差 : request_id_2_prompt_id 可能非常大，包含成千上万个正在飞行的请求。每次需要中止时都去遍历这个巨大的字典，会成为一个严重的性能瓶颈。这是一个 O(N) 操作，而 N 可能很大。

有了 `prompt_id_2_request_ids`，情况如何？

这个字典提供了一个直接的、高效的查找路径。

实现方式（高效）:

python 复制代码

# 高效的实现
@ray.method(concurrency_group="single_thread")
def report_response(self, data: DataProto):
    # ...
    prompt_id = self.request_id_2_prompt_id[request_id]
    
    # 检查是否已收集到足够的结果
    if len(self.responses[prompt_id]) >= required_response_count:
        # 直接获取与该 prompt 关联的所有 request_id
        all_related_requests = self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id]
        
        # all_related_requests 此刻是 {"request_id_101", "request_id_102", "request_id_103"}
        
        # report_response 每次处理一个完成的请求，会从这个集合中移除它
        # 假设 101 和 103 的回调已经执行完毕，那么它们已经被移除了
        # 所以，当 103 的回调触发这个逻辑时，这个集合里只剩下 {"request_id_102"}
        
        # 此时的 self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id] 就直接是需要中止的请求集合
        requests_to_abort = self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id]
        
        # 批量发送中止命令
        for req_id in requests_to_abort:
            # ... send abort command for req_id ...

优势:

性能极高 : 通过 prompt_id 直接访问字典是一个 O(1) 操作（平均时间复杂度）。我们不需要遍历任何东西，就可以立即得到所有相关的 request_id。
代码简洁 : 逻辑非常清晰。self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id] 这个集合在 report_response 的执行过程中，动态地维护了所有属于该 prompt 且仍在运行中（in-flight）的请求 ID。当需要中止时，这个集合的内容正好就是需要中止的请求列表。

总结

prompt_id_2_request_ids 和 request_id_2_prompt_id 是一种典型的**双向映射（bi-directional mapping）**数据结构，用于在两个不同的标识符之间建立快速查询通道。

request_id_2_prompt_id (多对一): 用于从"具体"到"抽象" 。当收到一个具体的 request_id 的响应时，需要知道它属于哪个抽象的 prompt 任务。
prompt_id_2_request_ids (一对多): 用于从"抽象"到"具体" 。当一个抽象的 prompt 任务的状态发生变化（例如，已完成）时，需要快速找到并操作所有与它相关的具体 request 实例。

因此，prompt_id_2_request_ids 不是不可以没有，而是没有它的话，系统在处理并行采样和请求中止时的效率会大大降低，实现也会变得非常笨拙。 这是一个为了性能和代码清晰度而做的非常必要的数据结构设计。

为什么只收集到2就可以了， sample N ，不得等N全部返回嘛

你提出了一个非常敏锐的观点，这揭示了 DynamicSamplingScheduler 和 GenerateScheduler 在处理 n > 1 场景时一个潜在的、非常重要的区别。

你的直觉是正确的：在很多情况下，确实应该等待所有 n 个样本都返回。但是，在 DynamicSamplingScheduler 的特定上下文中，**"提前满足条件并中止"**是一种非常重要的优化策略，其背后有几个关键原因。

我们来分析为什么"只收集到部分结果就可以"是合理的，甚至是有利的。

场景一：`GenerateScheduler` (离线批处理)

在 GenerateScheduler 的场景下，你的观点完全正确。

目标 : 为一个输入 prompt，准确地生成 n 个不同的输出。
用户预期 : 用户明确要求 n 个结果，他就期望得到 n 个结果。
代码实现 : GenerateScheduler 的逻辑是，它会等到 len(self.responses[prompt_id]) >= required_response_count 时，才会认为这个 prompt 完成。这里的 required_response_count 就是 n。
中止逻辑 : 它的中止逻辑是中止多余的 请求。这种情况可能发生在调度器因为某种原因发送了超过 n 个请求（比如，为了冗余或应对 worker 失败）。一旦收集到 n 个，就中止其他的。

结论 : 对于 GenerateScheduler，它通常会等待 n 个结果全部返回。

场景二：`DynamicSamplingScheduler` (在线 RL 采样)

在 DynamicSamplingScheduler 的场景下，情况变得复杂和灵活，"提前中止"成为了一个关键优化。

目标 : 不是为了给用户返回 n 个结果，而是为了为训练循环找到一个或多个"高质量"的样本。
工作流: 生成 -> 打分 -> 过滤。

这里有几种情况，使得不需要等待所有 n 个结果返回：

1. 基于质量的提前退出 (Query Filtering)

这是最核心的原因。DynamicSamplingScheduler 有一个 query_filter_fn，它在一组（通常是 n 个）生成结果上进行操作，以判断这个原始的 prompt 是否"有价值"。

想象一下这个场景：

n=5。我们为 prompt_A 生成 5 个不同的续写。
策略 : 只要这 5 个续写中，至少有 1 个 的奖励分数超过某个阈值（比如 0.8），我们就认为 prompt_A 是一个好 prompt，并采纳这个高质量的样本。
执行过程 :
1. 调度器发出 5 个请求。
2. 第一个响应回来了，经过奖励模型打分，得分 0.3 (不合格)。
3. 第二个响应回来了，得分 0.9 (合格！)。
4. 决策点 : 此刻，我们已经找到了一个满足条件的样本。我们已经达成了"为训练营提供一个高质量样本"的目标。剩下的 3 个请求（还在运行中）无论生成什么、得分多少，对于当前这个 prompt 的采纳决策已经没有影响了。
5. 优化 : 为了节省 GPU 资源，调度器可以立即中止 那剩下的 3 个正在运行的请求，并将这个得分 0.9 的样本存入 completed_buffers。然后，它就可以继续去处理下一个新的 prompt 了。

在这个例子中，我们只等了 2 个响应就做出了决策，并节省了 3 个请求的计算成本。

2. "Best-of-N" 采样

在 RLHF 中，一种常见的策略是 "Best-of-N"：生成 n 个样本，然后只选择其中奖励最高的一个进行训练。

策略 : 如果我们不关心所有 n 个样本的绝对值，只关心它们的相对排序，并且我们有一个"足够好"的阈值，也可以提前中止。
例子 : n=10。我们的策略是，选择最好的一个，但如果在此过程中遇到了一个分数超过 0.95 的"王者"样本，我们就认为它足够好了，没必要再等其他的了。
- 前 5 个响应的分数分别是 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.98。
- 当收到第五个响应（得分0.98）时，我们可能决定"就是它了！"，然后中止剩下的 5 个请求。

3. 冗余与容错

调度器可能被配置为发送比 n 更多的请求，比如 n * 1.2 个，以应对某些 worker 响应缓慢或失败的情况。在这种模式下，只要收到了 n 个有效的响应，就可以中止所有其他的请求。

`DynamicSamplingScheduler` 代码中的体现

让我们看 DynamicSamplingScheduler 的 report_response 方法：

python 复制代码

with self.lock:
    # ...
    # 将收到的合格样本存入一个临时区域
    self.query_group_buffers[prompt_id].extend(response_buffers)

    # 检查是否可以进行 query_filter 决策
    if len(self.query_group_buffers[prompt_id]) >= num_return_sequences:
        # 假设 n=5, 这里可能收到了 5 个，或者更多
        
        # 调用 query_filter_fn，它可能会基于这 5 个样本的质量做出决策
        if not self.query_filter_fn(self.query_group_buffers[prompt_id], self.pipeline_config):
            # 过滤器说 "这个 prompt 不行"，中止所有相关请求
            self.abort_requests(self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id])
            return

        # 过滤器说 "可以了，采纳这些样本"
        # 从中选择 n 个存入最终的 buffer
        self.completed_buffers[prompt_id] = self.query_group_buffers[prompt_id][:num_return_sequences]
        self.progress_bar.update()

        # 关键：中止所有剩下的、还在飞行的请求！
        self.abort_requests(self.prompt_id_2_request_ids[prompt_id])

这里的逻辑是，一旦收集到了足够的样本（不一定是全部 n 个，取决于 query_filter_fn 的设计）来做出"采纳"或"拒绝"这个 prompt 的决策，就会立即中止所有与该 prompt 相关的、仍在运行的请求。

总结

GenerateScheduler (离线) : 其目标是完成性 (Completeness) 。用户要 n 个，它就必须等到 n 个，否则就是任务失败。
DynamicSamplingScheduler (在线 RL) : 其目标是效率 (Efficiency) 和质量 (Quality)。它的核心任务是"尽快找到足够多的高质量样本"。一旦这个目标达成，任何额外的计算都是浪费。

因此，DynamicSamplingScheduler 的"只收集到部分就可以"的设计，是一种针对其特定应用场景（为 RL 训练提供数据流）的高度优化，旨在最大化 GPU 的有效利用率，尽快地填充高质量的训练数据缓冲区。

【RL】 ROLL Generate Scheduler

场景：并行采样 (n=3) 且需要提前中止

如果没有 prompt_id_2_request_ids，会发生什么？

有了 prompt_id_2_request_ids，情况如何？

总结

场景一：GenerateScheduler (离线批处理)

场景二：DynamicSamplingScheduler (在线 RL 采样)

1. 基于质量的提前退出 (Query Filtering)

2. "Best-of-N" 采样

3. 冗余与容错

DynamicSamplingScheduler 代码中的体现

总结

场景：并行采样 (`n=3`) 且需要提前中止

如果没有 `prompt_id_2_request_ids`，会发生什么？

有了 `prompt_id_2_request_ids`，情况如何？

场景一：`GenerateScheduler` (离线批处理)

场景二：`DynamicSamplingScheduler` (在线 RL 采样)

`DynamicSamplingScheduler` 代码中的体现