Ascend Quickstart with SGLang Backend
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Last updated: 09/25/2025.

我们在 verl 上增加对华为昇腾设备的支持。

硬件支持
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Atlas 200T A2 Box16

Atlas 900 A2 PODc

Atlas 800T A3


安装
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基础环境准备
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| software  | version     |
+-----------+-------------+
| Python    | == 3.11     |
+-----------+-------------+
| CANN      | == 8.3.RC1  |
+-----------+-------------+
| HDK       | == 25.3.RC1 |
+-----------+-------------+
| torch     | == 2.6.0    |
+-----------+-------------+
| torch_npu | == 2.6.0    |
+-----------+-------------+

**目前，verl 框架中的 SGLang NPU 后端仅支持上述 HDK、CANN 和 PTA 版本，商业可用版本预计于 2025 年 10 月发布**

为了能够在 verl 中正常使用 sglang，需使用以下命令安装 sglang、torch_memory_saver 和 verl。

sglang
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.. code-block:: bash
    
    # sglang
    git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git
    cd sglang
    mv python/pyproject.toml python/pyproject.toml.backup
    mv python/pyproject_other.toml python/pyproject.toml
    pip install -e "python[srt_npu]"

安装 torch_memory_saver
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.. code-block:: bash
    
    # torch_memory_saver
    git clone https://github.com/sgl-project/sgl-kernel-npu.git
    cd sgl-kernel-npu
    bash build.sh  -a memory-saver
    pip install output/torch_memory_saver*.whl

安装 verl
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.. code-block:: bash

    git clone https://github.com/volcengine/verl.git
    cd verl
    pip install --no-deps -e .
    pip install -r requirements-npu.txt 


其他三方库说明
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| software     | description   |
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| transformers | v4.56.1       |
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| triton_ascend| v3.2.0        |
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1. sglang 依赖 transformers v4.56.1
2. sglang 依赖 triton_ascend v3.2.0
3. 目前暂不支持多模态模型，请卸载相关安装包 torchvision 和 timm

.. code-block:: bash
    
    pip uninstall torchvision
    pip uninstall timm
    pip uninstall triton
    
    pip install transformers==4.56.1
    pip install -i https://test.pypi.org/simple/ triton-ascend==3.2.0.dev20250925


快速开始
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在正式使用之前，建议您通过对 Qwen3-8B 模型进行 GRPO（一种强化学习算法）训练来验证环境准备和安装的正确性。

1. 下载数据集，并将其预处理为 Parquet 格式，以包含计算 RL（强化学习）奖励所需的必要字段

.. code-block:: bash

    python3 examples/data_preprocess/gsm8k.py --local_save_dir ~/data/gsm8k

2. 执行训练

.. code-block:: bash

    bash verl/examples/grpo_trainer/run_qwen3_8b_grpo_sglang_1k_npu.sh