开源框架实现 100% 可复现的稳定 RL 训练！股票配资实盘论坛
下图是基于 Qwen3-8B 进行的重复实验。两次运行，一条曲线，实现了结果的完美重合，为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。
这就是SGLang 团队联合 slime 团队的最新开源成果。
近期，Thinking Machines Lab ( 由 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立 ) 发布了一篇文章——《克服 LLM 推理中的不确定性》，指出问题的核心在于缺乏批次不变性 ( batch invariance ) 。
自从这篇博客发布后，业界反响热烈，一直期待开源推理引擎能实现稳定可用的确定性推理，或者更进一步，实现完全可复现的 RL 训练。而现在，SGLang 和 slime 一起给出了答案。
SGLang 团队在 Thinking Machines Lab 发布的批次不变算子基础之上，通过定制一系列注意力算子和采样逻辑，实现了完全确定性推理。该实现同时保持与分块预填充 ( chunked prefill ) 、CUDA Graph、Radix Cache 和非贪婪采样 ( non-greedy sampling ) 等关键功能的兼容性。
利用 CUDA Graph，SGLang 可以实现2.8 倍的加速。与 Thinking Machines Lab 博客中报告的 61.5% 性能下降相比，SGLang 在 FlashInfer 和 FlashAttention 3 后端平均仅有 34.35% 的性能下降。
在此基础上，SGLang 团队联合 slime 团队一起，以极少代码实现了完全可复现的稳定 RL 训练，具体细节现在全面公开。
问题的本质：为什么 LLM 推理不确定？
从大语言模型 ( LLM ) 推理中获得一致输出的能力越来越重要。例如，推理结果的不确定性可能会隐式地将在线策略强化学习 ( RL ) 转换为离线策略 RL。然而，即使将温度降到 0，由于使用了动态批处理 ( Dynamic Batching ) 和基数缓存 ( Radix Cache ) ，采样仍然不是确定性的。
Thinking Machines Lab 的研究发现，不确定性的最大来源是变化的批次大小：即使用户重复提交相同的提示，输出也可能在不同的运行中有所变化，因为请求可能与其他用户的请求一起批处理，批次大小的差异导致不确定的推理结果。
更具体地说，不同的批次大小会影响内核的归约（reduction）分割过程。这导致每个归约块的顺序和大小变化，由于浮点运算的非结合性，可能导致不确定的输出。为了解决这个问题，他们实现了批次不变 ( batch invariant ) 的归约算子（RMSNorm、Matmul）。这些算子也作为配套库发布供外部集成。
在 Thinking Machines Lab 工作的基础上，SGLang 提供了强大、高吞吐量的确定性 LLM 推理解决方案，将批次不变 ( batch invariant ) 算子、CUDA 图、基数缓存和分块预填充与高效性能相结合。通过全面的测试和强化学习训练实验，其确定性得到了充分验证。
主要增强功能包括：
集成 Thinking Machines Lab 的批次不变 ( batch invariant ) 算子。
实现固定 KV 分割大小的批次不变注意力算子。支持多种后端，包括 FlashInfer、FlashAttention 3 和 Triton。
与关键推理性能相关功能完全兼容，例如分块预填充、CUDA 图、基数缓存等，当启用确定性推理时，所有这些功能都仍受支持。
支持按请求设置采样种子 ( per-request sampling seed ) ，即使在 temperature>0 的非贪婪采样模式下也能实现确定性推理。
实验结果确定性评估
引入了一个确定性测试，以验证推理结果在不同批处理条件下是否保持一致。该测试包含三个子测试，难度循序渐进：
单一（Single）：在不同批次大小下运行相同的提示，检查输出是否保持一致。
混合（Mixed）：在同一批次中混合不同类型的提示（短提示和长提示），并验证一致性。
前缀（Prefix）：使用来自同一长文本但前缀长度不同的提示，随机进行批处理，并测试结果在不同运行中是否可复现。
以下是 50 次采样试验的结果。数字表示每个子测试观察到的独特输出数量（数值越低，确定性越高）。
离线推理性能评估 :
使用三种常见的 RL 推理工作负载（256个输入 / 输出长度不同的请求）来衡量非确定性模式和确定性模式的端到端延迟。
测试结果显示，确定性推理具有良好的可用性，大部分性能下降控制在 25% 到 45% 之间，其中 FlashInfer 和 FlashAttention 3 后端的平均性能下降为34.35%。大部分开销来自未经优化的基于 Triton 编写的批次不变算子，这表明性能仍有很大的提升空间。
团队确实观察到确定性推理比正常模式要慢。因此建议主要将其用于调试和复现性。SGLang 团队未来的工作之一将专注于加速确定性推理，目标是将性能差距缩小到 20% 以内，或理想情况下达到与正常模式持平。
使用方法 SGLang 环境设置：
# 使用最新的主分支 git clone https://github.com/sgl-project/sglang.gitcd sglang# 安装 Python 依赖 pip install --upgrade pippip install -e "python [ all ] "
启动 SGLang Server：
SGLang 支持多种模型的确定性推理。例如，对于 Qwen3-8B，您只需在启动服务器时添加— enable-deterministic-inference 参数：
python3 -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-8B --attention-backend --enable-deterministic-inference
未来工作
团队未来的努力将集中在以下领域，以增强确定性推理的性能和可用性：
更快的批次不变算子：批次不变算子是性能瓶颈，因此将努力优化其配置并可能重写它们以提升性能。这对于提高 RL 推理的速度也至关重要。
支持 MoE 模型：目前只支持像 QWen3-8B 或 LLaMa-3.1-8B 这样的 Dense 模型的确定性推理。未来计划将支持扩展到像 Qwen3-30B-A3B 或 DeepSeek-V3 这样的混合专家模型。
增强基数缓存功能：将改进基数树，使其与更广泛的注意力算子兼容，超越目前对 FlashAttention 3 后端的限制。
张量并行（Tensor Parallelism）：观察到 TP1 和 TP2 是确定性的，可能因为不涉及浮点加法的结合率。将尝试扩展到更大的 TP size， 可能包括修改归约算子以实现确定性。
FlexAttention 集成：除了目前支持的注意力后端，计划未来将确定性推理的支持扩展到 FlexAttention。
SGLang 的确定性推理和 slime 的可复现训练功能目前正在积极完善中，团队诚挚欢迎广大用户和开发者积极试用，并提供宝贵的反馈意见。您的使用体验和建议将推动这一重要功能的进一步优化，推动确定性推理技术的发展。
参考链接：
[ 1 ] https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/
[ 2 ] https://lmsys.org/blog/2025-09-22-sglang-deterministic/
[ 3 ] https://github.com/sgl-project/sglang/issues/10278
[ 4 ] https://thudm.github.io/slime/_examples_synced/reproducibility/README.html
[ 5 ] https://github.com/THUDM/slime/pull/370
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