用途：在 NPU 集群上拉起 Verl 分布式训练服务，支持 DAPO/GRPO 等 RLHF 算法，并可配置加速特性、Ray 集群与 SwanLab 监控。
主要能力：按 8 个阶段执行——环境预检查、分轮用户交互、配置确认、镜像准备与容器拉起、SwanLab 配置、生成双脚本、复制执行、验证。支持已有容器或新建容器，可拉取镜像 quay.io/ascend/verl:verl-8.3.rc1-910b-ubuntu22.04-py3.11-v0.7.0。通过 7 位二进制掩码配置特性：位0 Remove Padding、位1 Dynamic Batch Size、位2 Offload、位3 Prefix Cache、位4 Recompute、位5 Swap Optimizer、位6 VPP；默认 0000000。生成 start_verl.sh（上层：NPU/网络配置、Ray 集群、SwanLab 环境变量）与 run_training.sh（下层：训练超参、Hydra 训练命令），调用关系为 start_verl.sh → bash run_training.sh。
使用方式：主要脚本包括 scripts/generate_training.sh（生成双脚本）、feature_mask.sh（掩码解析）、pre_check.sh（环境预检查）、verl_docker_run.sh（容器拉起）。生成命令使用 bash scripts/generate_training.sh，参数含 --mask、--output-dir、--model-path、--train-file、--test-file、--ckpts-dir、--npu-devices、--master-addr、--socket-ifname、--train-steps、--train-tp、--train-pp 及 SwanLab 相关参数。宿主机执行 docker cp 复制脚本到容器，进入容器后 source CANN 环境并按需登录 SwanLab，最后 cd /verl 执行 bash start_verl.sh。
限制与约束：需用户确认配置后才执行；gen_tp 必须等于 train_tp，(train_tp x train_pp) % NPU_PER_NODE 必须为 0；Offload 与 Swap Optimizer 互斥，同时开启时脚本自动将 optimizer_offload 设为 False；docker cp 必须在宿主机执行，进入容器后不再使用 docker 前缀。参数默认值、SwanLab 必填项等以资料为准。其他未提供内容暂未说明。