v2.1.5 训练框架适配说明
本文列出 TrainingSuite v2.1.5 发布资料涉及的训练框架，并汇总该版本的基础运行环境。文档按框架分类组织入口；具体命令和模型实践请进入对应子目录。
1. 已适配训练框架
| 框架 | 版本 | 文档目录 | 说明 |
|---|---|---|---|
| MT-Megatron | 0.14.0 | MT-Megatron | 大模型预训练与模型并行训练 |
| MT-DeepSpeed | 0.17.2 | MT-DeepSpeed | ZeRO、分布式训练与显存优化 |
| Llama-Factory | 版本未单独注明 | Llama-Factory | 大模型监督微调与参数高效微调 |
| MT-Slime | 0.3.0 | MT-Slime | 大语言模型强化学习后训练 |
| MT-veRL | 0.8.0.dev0 | MT-veRL | PPO、GRPO 等强化学习后训练 |
| MT-TransformerEngine | 2.0.0 | MT-TransformerEngine | Transformer 算子和 FP8 训练支持 |
v2.1.5 发 布资料未明确列出 MT-ms-swift，因此本版本目录暂不包含 MT-ms-swift。本版本目录包含 Llama-Factory；请以镜像内实际检查结果确认其具体版本号。
2. 运行环境
| 组件 | 版本或状态 |
|---|---|
| CPU 架构 | x86_64 |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 |
| Python | 3.10 |
| GPU | MTT S5000 |
| MUSA SDK / 软件栈 | MUSA SDK 4.3.5 |
| PyTorch | 2.7.1 |
| torch_musa | 2.7.1 |
| TorchVision | 0.22.1-musa |
| TorchAudio | 2.7.1 |
| SGLang | 0.5.6.post2 |
3. 使用说明
- 先阅读当前版本的快速开始，完成镜像启动和 MUSA 环境检查。
- 根据任务类型进入上表中的框架目录，阅读对应的产品介绍和实践文档。
- 多机训练前，请确认所有节点使用相同镜像、代码提交、驱动、MUSA SDK、PyTorch、
torch_musa和通信配置。 - 文档中的路径、节点数和并行参数仅为示例；正式训练前，请按当前集群实际配置替换这些值。
