项目十二：R1 推理飞轮

R1 风格推理数据飞轮——从 Long-CoT 冷启动到拒绝采样回流

背景与目标

R1 / QwQ 这类推理模型带来的启发，并不只是“模型可以输出更长的思维链”，而是推理能力可以被拆成一条可运行的数据工程流水线。传统 SFT 项目通常围绕一批固定的 instruction-response 样本展开，训练完成后数据本身很少继续变化。R1 风格的数据飞轮则不同：模型会围绕同一任务生成多条候选轨迹，系统用 verifier 判断哪些轨迹正确、哪些轨迹格式稳定、哪些轨迹值得回流，再把筛选出的成功样本重新组织成下一轮监督微调数据。这样一来，数据不再只是训练前准备好的静态资产，而成为模型能力迭代的一部分。

对中小团队来说，完整复现大规模 RL 训练往往不现实。大规模在线采样、奖励建模、多轮策略更新和长上下文推理都需要持续占用 GPU 资源，也需要复杂的训练框架治理。更可落地的方式，是先把“数据飞轮”本身搭起来：冷启动数据能生成，多路采样能运行，verifier 能自动打分，拒绝采样能筛出高质量轨迹，二轮 SFT 数据能合并，评估脚本能比较训练前后的变化。只要这条链路稳定，后续无论接入更大的模型、更复杂的奖励，还是迁移到行业任务，都有可复用的工程基础。

本项目围绕 code/zh/project_12_r1_flywheel 中的代码展开，目标是实现一个最小可运行版 R1 风格推理数据飞轮。它不追求一次性复现 R1-Zero 的完整强化学习过程，也不把 benchmark 分数作为唯一目标，而是强调可运行、可替换、可复盘的数据生产流程。项目默认以 Qwen2.5-7B-Instruct 为基础模型，以 OpenThoughts、GSM8K、MATH-500 和 HumanEval 为主要数据源，构建从冷启动 SFT 到拒绝采样回流的闭环。

整条链路可以概括为：

OpenThoughts / GSM8K / MATH-500 / HumanEval
  -> cold-start SFT data
  -> vLLM sampled reasoning traces
  -> math / code / format verifier
  -> rejection sampling
  -> merged SFT data
  -> LoRA training and evaluation

完成本项目后，读者应能理解三件事。第一，R1 风格系统中的关键工程对象不是单个模型权重，而是任务池、采样轨迹、verifier、拒绝采样结果和训练数据 manifest。第二，推理数据飞轮可以先用规则奖励和监督回流跑通，不必一开始就进入完整 RL。第三，只要目标任务能够构造自动 verifier，这套结构就可以迁移到 SQL 生成、代码修复、结构化抽取、工具调用或企业内部题库。

2. 架构设计：六组件 R1 推理数据飞轮

本项目的架构可以拆成六个组件：冷启动数据抽取、多路推理采样、verifier 池、拒绝采样、二轮 SFT 数据合并、训练与评估。六个组件之间通过文件和统一 schema 交接，而不是强耦合在一个长脚本里。这样做的好处是每一层都可以单独重跑：采样失败可以只重跑采样，verifier 更新可以只重跑拒绝采样，训练配比变化可以只重做数据合并。

图 P12-1：从冷启动数据抽取、多路推理采样、verifier 池、拒绝采样到二轮 SFT 合并与训练评估的闭环结构。

第一个组件是 冷启动数据抽取。对应脚本为 cold_start_data.py。它负责从已有数据源中抽取适合 SFT 的样本，并统一为 messages 格式。数学样本会组织成 Reasoning: 和 Final Answer:，代码样本会组织成 Reasoning: 和 fenced Python code block。冷启动数据的作用不是直接训练出最强模型，而是让模型具备基本的推理输出结构、语言风格和可解析格式。

第二个组件是 多路推理采样。对应脚本为 sample_traces.py。它让同一个 prompt 生成多条候选推理轨迹，并记录 prompt_id、sample_idx、raw_trace、parsed_answer 和 generation_params。项目同时支持 mock、本地 vLLM Python API 和外部 OpenAI 兼容 API 三种后端。在生产环境中，推理服务和数据处理脚本可以拆开部署，减少 CUDA、torch、vLLM 依赖互相牵制。

第三个组件是 verifier 池。对应脚本为 verifier_pool.py。它实现数学、代码和格式三类规则验证器。数学 verifier 负责答案抽取、数值解析和比较；代码 verifier 负责抽取 Python 代码块并运行测试；格式 verifier 负责检查 Reasoning:、Final Answer:、Code: 等结构是否存在。当前 verifier 属于 rule-based reward，不是复杂奖励模型，但它具有稳定、便宜、可解释的优点。

第四个组件是 拒绝采样。对应脚本为 rejection_sampling.py。它读取采样轨迹，按 prompt 分组调用 verifier，再根据 verifier_pass、reward_score 和 sample_idx 排序，保留每道题中较好的候选。被保留的轨迹会重新打包成 SFT 样本，写入 rejection_selected_10k_30k.jsonl。这一步是数据飞轮的核心：模型生成候选，系统自动筛选，成功轨迹回流训练。

第五个组件是 二轮 SFT 数据合并。对应脚本为 merge_sft_data.py。它把冷启动数据和拒绝采样数据合并为 merged_sft_data.jsonl，并生成 training_manifest.json。冷启动样本和回流样本虽然都进入 SFT，但含义不同：前者提供初始格式和推理风格，后者沉淀模型自己探索出的成功轨迹。

第六个组件是 训练与评估。train_lora.py 提供最小 LoRA 演示训练，eval_gsm8k_math.py 提供 GSM8K / MATH 评估入口。当前项目把训练和评估作为数据飞轮的验证接口，而不是把它们写成完整实验平台。它们的主要作用是检查：合并后的数据能否进入训练，训练后能否用统一评估脚本比较 base model 与 LoRA adapter。

主要产物如下：

阶段	默认产物	含义
冷启动抽取	data/processed/cold_start_5k.jsonl	首轮 SFT 样本
冷启动统计	data/processed/cold_start_summary.json	来源、领域、数量统计
多路采样	data/sampled_traces/*.jsonl	模型候选推理轨迹
verifier 输出	data/verified_candidates/*.jsonl	每个候选的验证结果
拒绝采样	data/processed/rejection_selected_10k_30k.jsonl	可回流高分轨迹
数据合并	data/training/merged_sft_data.jsonl	二轮 SFT 输入
训练记录	data/training/training_manifest.json	训练数据组成
评估结果	data/reports/eval_results_gsm8k_math.json	GSM8K / MATH 对比结果

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3. 分步实现：从冷启动样本到可回流 SFT 数据集

Step 1：准备环境与任务数据

项目建议在独立 conda 环境中运行。进入代码目录后创建环境：

cd code/zh/project_12_r1_flywheel
conda env create -f environment.yml
conda activate p12-r1-flywheel

在正式采样之前，可以先运行测试，确认 mock 管线和基础模块没有断：

pytest -q

当前 tests/test_pipeline.py 覆盖冷启动抽取、math/code/format verifier、mock 采样、拒绝采样、SFT 合并、mock LoRA 训练和 mock 评估。测试通过只能说明工程骨架没有断，并不代表真实 vLLM 采样或大规模训练已经完成；但如果测试不通过，不应直接进入长任务。

输入数据可以按任务类型理解：OpenThoughts 提供 Long-CoT 冷启动样本，GSM8K 和 MATH-500 提供数学题，HumanEval 提供代码任务。真正落地时，数据可以来自公开数据集，也可以替换为企业内部题库；只要样本能被整理成统一 schema，并能提供 reference answer 或测试用例，就可以进入这条飞轮。

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Step 2：抽取冷启动 SFT 数据

冷启动阶段的目标，是把不同来源的数据整理成统一的 SFT 消息格式。运行命令如下：

python cold_start_data.py \
  --max-openthoughts 5000 \
  --max-math 100 \
  --max-gsm8k 100 \
  --max-code 100

输出文件默认为：

data/processed/cold_start_5k.jsonl
data/processed/cold_start_summary.json

每条冷启动样本包含 record_id、source_dataset、domain、prompt、reference_reasoning、reference_answer 和 messages。其中 messages 是训练真正消费的字段，结构大致如下：

record = {
    "record_id": "math_gsm8k_000001",
    "source_dataset": "gsm8k",
    "domain": "math",
    "prompt": "A math problem...",
    "reference_reasoning": "Step-by-step solution...",
    "reference_answer": "42",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a careful reasoning assistant."},
        {"role": "user", "content": "A math problem..."},
        {"role": "assistant", "content": "Reasoning: ...\nFinal Answer: 42"}
    ],
}

对于代码任务，assistant 内容会变成：

Reasoning: explain the implementation idea
Code:
```python
def solve(...):
    ...
```

这里有一个容易忽略的细节。HumanEval 中的 canonical_solution 往往只包含函数体，如果直接拿来训练，模型可能学到不完整代码片段。项目在 pipeline_utils.py 中实现了 render_humaneval_solution(...)，把 prompt 中的函数签名和 canonical_solution 拼成完整函数定义，从而让 reference_answer 更适合训练和验证。

冷启动数据生成后，应先检查 cold_start_summary.json。重点看三项：总样本数是否符合预期，domain_distribution 是否过度偏向单一任务，抽样查看 messages 是否存在空回答或格式错乱。如果这一步数据质量不足，后续采样和拒绝采样都会被放大污染。

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Step 3：使用 mock 或 vLLM 生成多路推理轨迹

采样阶段的输入是 cold_start_5k.jsonl 中的 prompt，输出是每个 prompt 的多条候选推理轨迹。为了先验证流程，可以使用 mock 后端：

python sample_traces.py \
  --input data/processed/cold_start_5k.jsonl \
  --output-dir data/sampled_traces \
  --num-examples 20 \
  --num-samples 2 \
  --backend mock \
  --force-mock

mock 后端不用于评估真实模型能力，只用于检查数据链路是否能继续向下游流动。真实采样时，可以启动 vLLM 服务，并通过 OpenAI 兼容 API 调用：

bash scripts/serve_qwen_vllm.sh

随后执行采样脚本：

python sample_traces.py \
  --input data/processed/cold_start_5k.jsonl \
  --output-dir data/sampled_traces \
  --num-examples 100 \
  --num-samples 4 \
  --backend openai \
  --parallel-prompts 4

采样记录的核心字段如下：

sample = {
    "prompt_id": "math_gsm8k_000001",
    "sample_idx": 0,
    "source_dataset": "gsm8k",
    "domain": "math",
    "generation_params": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.95,
        "max_tokens": 768,
    },
    "raw_trace": "Reasoning: ...\nFinal Answer: 42",
    "parsed_answer": "42",
    "finish_reason": "stop",
    "token_count": 512,
}

采样阶段最重要的是保留完整 raw_trace，而不是只保留最终答案。完整轨迹后续有三种用途：第一，进入 verifier 判断是否正确；第二，作为高质量候选回流训练；第三，作为错误分析样本，帮助定位模型是格式失败、答案失败，还是推理路径失败。

如果显存或吞吐不足，可以先降低 num_samples、parallel_prompts 和 max_tokens。这些降级只影响规模，不应改变数据格式。

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Step 4：构建数学、代码与格式 verifier

verifier 是本项目的核心，因为它决定哪些候选可以成为回流数据。当前 verifier_pool.py 中的验证器分三类。

数学 verifier 会先从模型输出中提取最终答案，优先识别 \boxed{}、Final Answer: 等模式，再尝试解析数值。如果预测值和参考答案都能解析为数值，则按容差比较；否则做归一化字符串比较。它会返回 verifier_pass、reward_score、parsed_answer 和 reason。

代码 verifier 会抽取 fenced Python code block 或包含 def 的代码片段，再和测试样例一起运行。通过测试则给高分；缺少代码块、执行超时、抛异常或测试失败都会记录具体原因。当前实现适合 HumanEval 风格任务，不等同于完整代码评测平台，但足以支撑拒绝采样原型。

格式 verifier 检查输出结构是否稳定。数学题至少应包含 Reasoning: 和可解析的最终答案；代码题至少应包含 Reasoning: 和 Python 代码块。许多候选轨迹并不是内容完全错误，而是格式不稳定导致无法抽取答案。格式 verifier 的作用就是把这类样本尽早标记出来。

一个 verifier 输出可以理解为：

verdict = {
    "verifier_type": "math",
    "verifier_pass": True,
    "format_pass": True,
    "reward_score": 1.0,
    "parsed_answer": "42",
    "verification_reason": "exact_numeric_match",
    "verification_details": {
        "expected": "42"
    },
}

这个结构比单一分数更有价值。后续如果拒绝采样通过率突然下降，可以根据 verification_reason 判断问题来自格式漂移、答案解析、代码执行，还是任务本身过难。对一个数据飞轮来说，可解释的失败原因和成功样本同样重要。

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Step 5：拒绝采样并生成回流样本

拒绝采样读取 data/sampled_traces 中的候选，调用 verifier 后按 prompt 分组筛选。运行命令如下：

python rejection_sampling.py \
  --cold-start data/processed/cold_start_5k.jsonl \
  --sample-dir data/sampled_traces \
  --selected-per-prompt 2 \
  --min-reward 0.8

筛选优先级为：

1. verifier_pass
2. reward_score
3. sample_idx

默认每个 prompt 保留最多 selected_per_prompt 条轨迹。被选中的记录会写入：

data/processed/rejection_selected_10k_30k.jsonl

同时，每个 prompt 的验证结果会写入：

data/verified_candidates/*.jsonl

拒绝采样的输出样本会被重新组织成 SFT 格式：

selected = {
    "record_id": "math_gsm8k_000001_rs0",
    "source_dataset": "gsm8k",
    "domain": "math",
    "prompt": "A math problem...",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a careful reasoning assistant."},
        {"role": "user", "content": "A math problem..."},
        {"role": "assistant", "content": "Reasoning: ...\nFinal Answer: 42"}
    ],
    "verifier_pass": True,
    "reward_score": 1.0,
}

这里需要避免一个误区：拒绝采样不是简单地“删除所有失败样本”。当前训练数据只使用成功轨迹，但失败轨迹仍然会保存在 verified_candidates 中。它们可以用于分析模型常见错误、修复 verifier 漏洞、构建 hard case 池或后续训练过程奖励模型。

如果目标是生成 10K+ 回流样本，需要根据通过率反推候选规模。例如每题采样 4 条、通过率 25%、每题最多保留 1 条时，最终入选样本数会明显低于候选总数。扩大规模时不应只放宽 min_reward，还要检查通过率、格式失败率和题目难度分布。

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Step 6：合并二轮 SFT 数据、训练 LoRA 并评估

拒绝采样完成后，将冷启动数据和回流数据合并：

python merge_sft_data.py

默认输出：

data/training/merged_sft_data.jsonl
data/training/training_manifest.json

合并时会按 prompt 和 assistant 内容去重，并记录来源分布。冷启动数据和回流数据在训练中应当保留不同 source_stage，因为二者承担的作用不同。冷启动样本主要提供稳定格式和基础推理风格，回流样本则来自模型采样和 verifier 筛选，代表当前策略已经探索出的成功轨迹。

LoRA 演示训练命令如下：

python train_lora.py \
  --dataset data/training/merged_sft_data.jsonl \
  --output-dir data/training/lora_ckpt \
  --max-train-samples 1024 \
  --epochs 2

评估命令如下：

python eval_gsm8k_math.py \
  --model-path <base-model-path> \
  --adapter-path data/training/lora_ckpt \
  --max-examples 100 \
  --tasks gsm8k,math \
  --backend openai

评估结果默认写入：

data/reports/eval_results_gsm8k_math.json

需要强调的是，LoRA 与评估脚本在本项目中主要用于验证数据闭环，而不是保证一次训练就获得稳定涨分。最终收益高度依赖样本规模、采样质量、verifier 严格程度、训练比例、学习率和评估集隔离情况。工程闭环跑通和模型效果提升是两件相关但不等价的事。

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结果展示与分析

本项目的最终产出不是一张单独的分数表，而是一组可以复盘的数据资产。最小可验收结果应包括：

产物	检查点
cold_start_5k.jsonl	字段完整，messages 可直接用于 SFT
cold_start_summary.json	能看到来源和领域分布
sampled_traces/*.jsonl	同一 prompt 有多条候选轨迹
verified_candidates/*.jsonl	每条候选有 verifier 结果和失败原因
rejection_selected_10k_30k.jsonl	高分轨迹被重新打包为 SFT 样本
merged_sft_data.jsonl	冷启动和回流数据完成合并
training_manifest.json	记录合并规模与领域分布
eval_results_gsm8k_math.json	能比较 base 与 LoRA 的评估结果

从工程角度看，验收可以分成三层。第一层是链路验收：pytest -q 通过，mock 模式可以完成冷启动、采样、验证、拒绝采样、合并、训练和评估。第二层是真实采样验收：vLLM 服务可以被 sample_traces.py 调用，采样结果进入 sampled_traces，并能被 verifier 处理。第三层是效果验收：LoRA 训练后在 GSM8K / MATH 上相对 base model 有稳定收益。当前项目优先保证前两层，第三层需要更大规模数据和多轮调参。

成本方面，最主要的开销来自多路采样和训练。若资源紧张，可以采用以下降级策略：

资源瓶颈	降级方式
显存不足	降低 max_model_len、max_num_seqs 或并发 prompt
采样过慢	将 num_samples 从 16 降到 4
verifier 通过率低	先只跑数学任务，暂缓代码任务
回流样本不足	扩大候选采样，而不是盲目放宽 verifier
LoRA 训练慢	先用 --max-train-samples 1024 做 smoke train
评估耗时长	先用 --max-examples 100，再扩大评估规模