项目
verl-project/verl has 24,169 GitHub stars and 4,881 forks. GitHot measured +5 stars in 24 hours and +57 in 7 days. Last checked 2026-11-09 05:08 UTC. Last push 2026-11-03.
verl/HybridFlow：灵活高效的强化学习后训练框架
可以做什么
- FSDP, FSDP2 and Megatron-LM for training.
- vLLM, SGLang and HF Transformers for rollout generation.
- Compatible with Hugging Face Transformers and Modelscope Hub: Qwen3.5, Qwen3, Qwen-2.5, Llama3.1, Gemma2, DeepSeek-LLM, etc
- Supervised fine-tuning.
实测星标增长
- 24小时
- +5
- 7天
- +57
- 15天
- 正在收集历史
- 1个月
- 正在收集历史
各周期内的星标净变化，周期相互重叠，并非每日新增。缺失的测量保持空白。星标代表关注度，不代表软件质量。
docs/ascend_tutorial/zh/README.md
原文Ascend 使用教程
简介
昇腾全面支持 verl 使用与开发，本文档全面介绍了如何在华为昇腾芯片 NPU 上使用 verl。
Last updated: 05/14/2026.
目录结构
zh/
├── get_start/ # 快速入门指南
├── feature_support/ # 特性支持说明
├── model_support/ # 模型支持说明
├── dev_guide/ # 开发指南
├── faq/ # 常见问题解答
└── contribution_guide/ # 社区贡献指南
最新消息
- verl-ascend-recipe 建仓 - 新增昇腾recipe
- verl on Ascend 2026Q2 roadmap - 2026Q2 roadmap 已发布
快速开始
特性支持说明
- 训练配置参数与指标说明 - 支持的verl框架特性/参数列表
- NPU 高级特性指南 - NPU相关常用特性/环境变量说明
模型支持说明
- NPU 模型与算法支持情况 - 支持的模型/算法列表
- 最佳实践示例 - 最佳实践与模型部署示例
开发指南
- 模型开发
- 模型迁移至 NPU 指南 - 模型迁移指南
- 训练配置参数与指标说明 - 训练参数与指标
- 模型评测 - 模型评测指南
- 精度调试
- 性能调优
- 昇腾性能分析指南 - 性能分析指南
- 昇腾性能调优指南 - 性能调优指南
- Profiling采集指导 - profiling 工具使用指南
支持与反馈
如果您在使用过程中遇到问题，欢迎通过以下方式获取帮助：
- 查看 NPU 常见问题解答
- 在 GitHub Issues 中提交问题
- 联系昇腾技术支持
贡献指南
- verl 社区贡献 - verl 社区贡献指南
- NPU-CI 添加指导 - 昇腾环境 CI 配置与测试