VERL on Ascend | 昇腾VERL官方文档中心

---

📖 关于本项目

欢迎来到昇腾VERL的官方文档中心！

本项目是 VERL 训练框架在 昇腾（Ascend） AI 平台的官方文档资源库。我们致力于为全球开发者提供最全面、最精准、最易于上手的学习资源，帮助您在昇腾硬件上高效地使用 VERL 进行 AI 模型训练。

本文档遵循 "Docs-as-Code" 的理念，将所有文档源文件在GitCode上进行版本管理，并通过CI/CD流水线自动构建和发布。这不仅确保了文档与代码的同步更新，也使社区贡献变得前所未有的简单。

🚀 快速访问

👉 点击此处，立即访问昇腾VERL文档中心

注意: 请将上方链接替换为您通过 GitCode Pages 部署后生成的实际URL。

✨ 文档内容

我们的文档库经过精心规划，覆盖了开发者从入门到精通的全链路学习路径：

• 🚀 快速入门 (Tutorials): 手把手教学，助您在30分钟内完成从环境配置到第一个模型的训练，快速获得成功体验。

• 🔧 核心指南 (How-to Guides): 面向目标的实战手册，针对特定任务提供清晰的步骤指导，如如何开启混合精度、如何实现分布式训练等。

• 🔬 原理剖析 (Explanation): 深入浅出地讲解VERL在昇腾后端的工作机制与设计哲学，帮助您知其然，更知其所以然。

• 📚 API参考 (Reference): 提供详尽、准确的API查询手册，是您开发过程中的权威参考。

🤝 如何贡献

我们热烈欢迎并鼓励社区开发者共同参与本文档的建设，任何形式的贡献都是对社区的宝贵价值！无论是修正一个错别字，优化一句表达，还是撰写一篇全新的教程，我们都无任欢迎。

贡献流程非常简单：

1. 发现问题或有新想法？ 在本仓库的 Issues 页面提出您的建议。
2. Fork 本仓库 到您自己的账户下。
3. 创建新的分支 (e.g., feature/add-resnet-guide or fix/typo-in-quickstart)。
4. 在您的分支上进行修改和内容撰写。
5. 提交一个 Pull Request (PR) 到本仓库的 main 分支，并清晰描述您的修改内容。

我们会尽快Review您的PR，一经合并，您的贡献将自动发布到官方文档网站，并出现在贡献者列表中！

💬 问题反馈

如果您在阅读文档时发现任何问题（如事实错误、描述不清、链接失效等），或对文档有任何改进建议，请毫不犹豫地通过本仓库的 Issues 页面 提交反馈。

📄 开源许可

本项目遵循 MIT 开源许可协议。