v2.1.7 训练框架适配说明

本文汇总 TrainingSuite v2.1.7 中可直接进入版本目录的训练框架文档，以及镜像中已确认的关键软件环境。文档入口按框架分类组织，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	镜像内版本	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	0.19.3+3791c4da	MT-DeepSpeed	ZeRO、分布式训练与显存优化
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+1dfcd675	MT-TransformerEngine	FP8 训练与 Transformer 算子优化

Llama-Factory 和 MT-ms-swift 未在 v2.1.7 镜像中确认安装，可以参考其它版本镜像。

2. 运行环境

组件	版本或状态
操作系统	Ubuntu 22.04
Python	3.10
GPU	MTT S5000
PyTorch	2.7.1.post1
torch_musa	2.7.1.post1+b6d53a2
MUSA GPU 数量	容器内可识别 8 张
MUSA 状态	torch.musa.is_available() 为 True

3. 使用说明

1. 先阅读当前版本的快速开始，完成镜像启动和 MUSA 环境检查。
2. 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。
3. 多机训练前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。
4. 文档中的路径、节点数和并行参数是示例值，正式训练前必须替换为当前集群实际配置。