Debug 指南

Debug 指南#

对齐精度#

在开发 slime 的过程中，经常会需要检查模型的精度是否正确，可以通过以下方式检查：

  1. 训练第一步

    1. rollout 的生成是否是人话，如果不是，有以下 2 种可能：

      • 参数没有正常加载。需要查看是否有 megatron 成功加载 ckpt 的日志；

      • 更新参数有误。可以查看是不是所有的参数都做了转换和参数对应，或者参数名是不是根据并行做了转换（例如 pp_size > 1 时，第二个 stage 提供的参数的 layer id 是不是正确的）。一个比较彻底的方法是在对应模型的 sglang 实现的 load_weights 中保存所有的参数，查看和加载的 ckpt 中是否一致；

      • 如果所有参数更新都正确，还出现问题，有可能是 sglang 里有一些特殊的 buffer 在 release 的时候被释放了；

      • 如果是用 pretrain 模型进行的测试，可以换成同结构模型的 instruct 版本，查看这种乱码是不是 pretrain 模型特有的。

    2. 查看打印的 rollout stats 的 log_probs 和 ref_log_probs 是否完全相等（即第一步 kl=0），且值较小

      • 如果不是完全相等的，一般是 transformer engine 中的某些 non-deterministic kernel 导致的，例如：

        • 在某些版本的 te 里，megatron 需要 --attention-backend flash，来强制使用 flash attention，从而避免 CP 下 fused attention 的数值不稳定；

      • 如果数值较大（例如 >1），一般有 2 种可能：

        • 如果值非常大，应该是训练配置有问题；

        • 如果值只是比 sft loss 的状态略大，例如 instruct 模型的 logprob 到了 0.8，有可能是数据不符合训练的 chat template，或者不符合冷启动的分布。

    3. 查看在推一训一（num_steps_per_rollout == 1），kl 是否为 0，grad_norm 是否较小

      • 基本上就是一些 megatron / te 相关的 bug，例如：

        • moe 需要开启 --moe-permute-fusion。

  2. 训练第二步

    1. 对于训推一体，查看是否能正确加载第二步，是否会 OOM；

训练推理单独 debug#

slime 支持将训练部分和推理部分分开进行调试，从而实现：

  • 在调优/debug 推理部分时，只用少量卡就可以启动任务；

  • 在调优/debug 训练部分时，可以保证模型输入固定，去除 rollout 的随机性。

具体来说，目前 slime 提供了如下的参数来进行分离调试：

  1. --debug-rollout-only

    开启后，slime 将不会加载 megatron，只初始化 sglang ，可以用这个方法来进行推理部分的调试。

  2. --debug-train-only

    开启后，slime 将不会加载 sglang，只初始化 megatron ，可以用这个方法来进行训练部分的调试。

  3. --save-debug-rollout-data /your/saved/debug/data_{rollout_id}.pt

    开启后，会保存每次 rollout 的结果，可以和 --debug-rollout-only 配合使用。注意保存的方式为 args.save_debug_rollout_data.format(rollout_id=rollout_id)。

  4. --load-debug-rollout-data /your/saved/debug/data_{rollout_id}.pt

    开启后，会从 args.load_debug_rollout_data.format(rollout_id=rollout_id) 来加载数据，并且不会初始化 sglang（自动设置 debug_train_only=True）。可以以这种方式来固定训练部分的输入，对训练部分进行调优，例如切换各种并行。

INT4 / Compressed-Tensors 量化 Checkpoint 问题#

使用 INT4 量化模型（如 compressed-tensors 的 W4A16）时，checkpoint 的 config.json 中有一个 quantization_config.ignore 列表，指定哪些参数不做量化。在线权重更新（Megatron → SGLang）时，slime 也会读取这个 ignore list 来决定哪些参数需要 INT4 量化。ignore list 不正确会导致静默错误：

  1. MoE 路由权重（mlp.gate.weight）变成全零

    MoE 的路由权重（mlp.gate.weight，shape [num_experts, hidden_size]）是一个普通的 2D weight tensor，但它不是 Linear 层的权重。如果它不在 ignore list 中，在线量化器会把它 INT4 量化为 weight_packed、weight_scale、weight_zero_point 等。然而 SGLang 不会以量化名称来加载路由权重，因此这些参数在 load_weights 时被静默跳过，导致 gate 权重全零。

    修复方法：确保 config.json 的 ignore list 中包含 "re:.*mlp\\.gate\\..*"。

  2. 其他非 Linear 的 2D 权重

    类似问题可能出现在任何不是真正 Linear 层的 2D .weight tensor 上，例如 model.embed_tokens.weight。务必检查 ignore list 覆盖了所有非 Linear 权重。

    推荐的 ignore 配置（以 GLM 系 MoE 模型为例）：

    "ignore": [
  "lm_head",
  "model.embed_tokens.weight",
  "re:.*self_attn.*",
  "re:.*mlp\\.shared_experts.*",
  "re:.*mlp\\.gate_up_proj.*",
  "re:.*mlp\\.gate_proj.*",
  "re:.*mlp\\.up_proj.*",
  "re:.*mlp\\.down_proj.*",
  "re:.*eh_proj.*",
  "re:.*mlp\\.gate\\..*"
]

  3. safetensors 分片缺失

    转换工具偶尔可能产出不完整的 checkpoint（例如缺少 model-00010-of-00093.safetensors）。转换完成后，务必检查：

    • .safetensors 文件数量是否与预期一致。

    • model.safetensors.index.json 中是否包含所有 layer 的条目。

    • 抽查关键 layer（如第一个 MoE layer）的 key 数量是否正确。

  4. 如何排查

    • 使用 --check-weight-update-equal 验证 Megatron → SGLang 权重同步后的值是否正确。如果某个参数在 SGLang 侧全为零，说明它可能被错误量化或在 checkpoint 中缺失。

    • 使用 --debug-rollout-only 配合少量 GPU，快速测试 SGLang 能否从量化 checkpoint 正常生成文本。

Debug sglang illegal memory access (IMA)#

在进行大规模 RL 时，不时会遇到 SGLang IMA 的问题，以下是我们的一些 debug 建议：

  1. 开启 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

  2. 开启关闭投机采样、 cuda graph 来查看问题是否消除

    IMA 经常出现在 cuda graph replay 的 padding 中，或者是投机采样与主模型的区别。经常可以通过两者的各种开关组合来缩小问题。

  3. 关闭 deepep

    如果训练和推理中开启了 deepep，可以关闭查看有没有差别

  4. 尝试 CUDA Core Dump 确定报错 kernel

    这里推荐 vllm 团队的这一文档：CUDA Core Dump: An Effective Tool to Debug Memory Access Issues and Beyond

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