# 版本软件说明和要求 #### 版本差异说明 本文档支持昇腾云6.5.906及以后版本，最新版本是6.5.907。推荐使用最新版本配套的软件包和镜像。 表1版本差异说明 | 版本 | 说明 | |:---|:---| | 6.5.907 | 相对于6.5.906版本，6.5.907有以下新增支持特性： 1. VeRL强化学习框架：新增Qwen2.5VL系列/Qwen3系列模型/Qwen2.5系列模型支持PPO/DAPO/GRPO。 2. Llama-Factory框架：新增Qwen2.5-14B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-72B支持DPO强化学习 3. MindSpeed-MM框架：新增Qwen2.5VL-7B、Qwen2.5VL-3B模型支持预训练和微调。 相对于6.5.906版本，6.5.907有以下特性变更不支持： 1. Llama-Factory框架：Internvl2.5-8B、Internvl2.5-38B、Internvl2.5-78B不支持full和lora微调。 | | 6.5.906 | 相对于6.5.905版本，6.5.906有以下特性变更： 1. MindSpeed_RL强化学习框架：支持Qwen2.5系列模型的GRPO算法训练。 2. VeRL强化学习框架：支持大语言模型Qwen3-8B、多模态模型Qwen2.5_vl系列模型。 | #### 基础镜像版本 本教程中用到的训练基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表2基础容器镜像地址 | 镜像用途 | 镜像地址 | 配套版本 | |:---|:---|:---| | 基础镜像Snt9b | 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_ascend:pytorch_2.5.1-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b-20250729103313-3a25129 中国-香港： swr.ap-southeast-1.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_ascend:pytorch_2.5.1-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b-20250729103313-3a25129 | 6.5.907 | | 基础镜像Snt9b23 | 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_ascend:pytorch_2.5.1-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b23-20250729103313-3a25129 中国-香港 swr.ap-southeast-1.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_ascend:pytorch_2.5.1-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b23-20250729103313-3a25129 | 6.5.907 | 表3基础容器镜像地址（DeepSeek专用） | 镜像用途 | 镜像地址 | 配套版本 | |:---|:---|:---| | 基础镜像Snt9b（DeepSeek专用） | 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b-20250729103313-3a25129 中国-香港 swr.ap-southeast-1.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b-20250729103313-3a25129 | 6.5.907 | | 基础镜像Snt9b23（DeepSeek专用） | 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b23-20250729103313-3a25129 中国-香港： swr.ap-southeast-1.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.2.rc1-py_3.11-hce_2.0.2503-aarch64-snt9b23-20250729103313-3a25129 | 6.5.907 | 表4模型镜像版本 | 机型 | 模型 | 版本 | |:---|:---|:---| | Snt9b | CANN | 8.2.RC1 | | Snt9b | 驱动 | 25.2.1 | | Snt9b | PyTorch | 2.5.1 | | Snt9b | PyTorch | 2.1.0（DeepSeek配套） | | Snt9b23 | CANN | 8.2.RC1 | | Snt9b23 | 驱动 | 25.2.1 | | Snt9b23 | PyTorch | 2.5.1 | | Snt9b23 | PyTorch | 2.1.0 （DeepSeek配套） | #### 软件包获取 本方案需要使用到的软件配套版本和依赖包获取地址如下表所示。 表5软件配套版本和获取地址 | 昇腾云版本 | 软件名称 | 说明 | 下载地址 | |:---|:---|:---|:---| | 6.5.907 | AscendCloud-6.5.907-timestamp.zip | 包含了本教程中使用到的训练代码。 | 1. 获取路径：[Support-E](https://support.huawei.com/enterprise/zh/cloud-computing/modelarts-pid-23404305/software/)。 2. 找到对应的版本：ModelArts 6.5.907.1 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 | #### 软件包结构 AscendCloud-LLM代码包关键训练文件介绍如下： ``` |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendFactory |──examples/ # config配置文件目录 |──data.tgz # 样例数据压缩包 |──third-party/ # patch包 |──src/acs_train_solution/ # 训练运行包 |──install.sh # 初始化环境执行脚本 |──Dockerfile |──scripts_install # 各个框架的安装脚本包 |──dependences.yaml # 开源社区代码版本yaml文件 ```