TrainingSuite v2.1.7 发布说明
1. 公网镜像
| 适用平台 | 镜像地址 | 说明 |
|---|---|---|
| 常规 x86（Intel 场景） | registry.mthreads.com/mcctest/training-suite:v2.1.7 | 可按本版本使用说明核对环境 |
| Hygon | registry.mthreads.com/mcctest/training-suite:v2.1.7_hygon | 仅 torch_musa 已适配，训练相关仍在适配 |
Hygon 仅 torch_musa 已适配，训练相关仍在适配；Intel 与 Hygon 镜像不能混用。这些是 TrainingSuite 镜像，不是独立 PyTorch 基础镜像。
2. 运行环境
本版本适用于常规 x86 与 Hygon 对应镜像，操作系统为 Ubuntu 22.04。
2.1 基础环境
| 项目 | 版本或说明 |
|---|---|
| CPU 架构 | 常规 x86 与 Hygon 分别使用对应镜像 |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 |
| Python | 3.10 |
| GPU | MTT S5000 |
2.2 宿主机安装包
| 类别 | 组件 | 版本 | 对应文档 |
|---|---|---|---|
| SW host 安装包 | MUSA Driver | 3.3.5 | MUSA SDK |
2.3 MUSA 软件包
| 组件 | 版本 | 对应文档 |
|---|---|---|
| MUSA Toolkits | 4.3.8 | MUSA SDK |
| muDNN | 3.2.0 | MUSA SDK |
| MCCL | 2.1.5 | MUSA SDK |
2.4 AI Infra 与分布式训练
| 组件 | 版本 | 对应文档 |
|---|---|---|
| torch_musa | 2.7.1 | Torch MUSA |
| Megatron-LM | 0.14.0 | MT-Megatron |
| TransformerEngine | 2.0.0 | MT-TransformerEngine |
| DeepSpeed | 0.17.2 | MT-DeepSpeed |
| MT-veRL | 0.8.0.dev0 | MT-veRL |
| MT-Slime | 依赖 Ray 2.54.0 | MT-Slime |
2.5 MCC 框架
| 组件 | 版本 | 对应文档 |
|---|---|---|
| SGLang | 0.5.6.post2 | SGLang-MUSA |
| sgl-kernel | 0.3.19 | SGLang-MUSA |
| sglang-router | 0.1.9 | SGLang-MUSA |
| vLLM | 0.10.1.2.dev0 | vLLM-MUSA |
| vllm_musa | 0.1.dev401 | vLLM-MUSA |
3. 更新与支持模型
3.1 本版更新
- Slime 支持 Qwen3-30B-A3B、021-32B 的 32K 上下文训练，236B 完成 4K、32K 验证。
- 合入 Megatron-LM MUSA Patch 相关改动，更新 SGLang、MT-Slime、MT-Verl、Megatron-LM、TransformerEngine、FlashAttention，并补充 Mooncake、SGLang Router 等依赖。
3.2 支持模型
Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-30B-A3B、021-32B、DeepSeek V2 Lite、DeepSeek V2、MoE 236B。
