Back to Verl

关键版本支持与依赖

docs/ascend_tutorial/get_start/install_guidance_A5.rst

0.9.03.4 KB
Original Source

Last updated: 08/03/2026.

关键版本支持与依赖 ^^^^^^^^^^^^^^^^^ ============= ================================================= =================== 依赖 版本 说明
============= ================================================= =================== CANN 待Q2 CANN版本正式商发后更新链接 CANN软件,帮助开发者实现在昇腾软硬件平台上开发和运行AI业务 Python 3.11 Python版本
torch 2.10.0 PyTorch 深度学习框架基础包
torch_npu 待Q2 torch_npu版本正式商发后更新链接 NPU PyTorch 适配插件
triton 3.5.0 Triton,用于编写自定义算子
triton-ascend 3.2.2 NPU Triton 适配
transformers 4.57.6 Hugging Face 大模型库,提供模型架构与预训练权重
vLLM 0.23.0 高性能 LLM 推理与服务引擎
vLLM-Ascend 0.23.0 NPU vLLM 后端适配
Megatron-LM core_r0.12.0 大规模分布式训练框架
MindSpeed 0c6c0ceaa523a96032dee1539a52032155e6404e Megatron-LM 在昇腾 NPU 上的适配和优化组件
============= ================================================= ===================

环境安装步骤 ^^^^^^^^^^^^^^^^^

vLLM推理后端支持

.. code:: bash

    #安装vllm
    git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
    cd vllm
    git checkout v0.23.0
    VLLM_TARGET_DEVICE=empty pip install -v -e .
    cd ..

    #安装vllm-ascend
    #安装之前要先source cann环境: source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
    git clone https://github.com/vllm-project/vllm-ascend.git
    cd vllm-ascend
    git checkout releases/v0.23.0
    pip install -v -e . --no-build-isolation --extra-index-url https://triton-ascend.osinfra.cn/pypi/simple/ --trusted-host triton-ascend.osinfra.cn
    cd ..


Megatron 训练后端支持

MindSpeed和Megatron及相关依赖的源码安装指令:

.. code:: bash

# MindSpeed
git clone https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed.git
cd MindSpeed
git checkout 0c6c0ceaa523a96032dee1539a52032155e6404e
pip install -e .
cd ..

# Megatron
git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
cd Megatron-LM
git checkout core_r0.12.0
pip install -e .
cd ..

# 配置环境变量
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:your_path/Megatron-LM
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:your_path/MindSpeed

# 安装 mbridge
pip install mbridge

verl 依赖安装


.. code:: bash

    git clone https://github.com/verl-project/verl.git
    cd verl
    pip install -r requirements-npu.txt
    pip install -e .