用途：指导在华为昇腾 NPU 上搭建 MindSpeed-LLM 分布式训练环境。组件层次为 Megatron-LM（分布式训练核心，TP/PP，core_v0.12.1）→ MindSpeed（昇腾适配层，猴子补丁优化内核）→ MindSpeed-LLM（应用层：训练脚本、数据预处理、权重转换）。
主要步骤：1) 激活 CANN：source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh 与 source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh（旧版为 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh）；2) 安装 PyTorch 与 torch_npu：pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu、pip install torch_npu==2.7.1rc1，并安装 numpy pyyaml scipy attrs decorator psutil；3) 克隆安装 MindSpeed：git clone https://gitcode.com/ascend/MindSpeed.git，pip install -r requirements.txt 后 pip install -e .；4) 克隆 Megatron-LM，git checkout core_v0.12.1，复制 megatron 目录到 MindSpeed-LLM；5) 在 MindSpeed-LLM 中 pip install -r requirements.txt；6) 用 python 导入 torch 与 torch_npu 打印 NPU 数量验证。
版本矩阵：CANN 8.5.0、PyTorch 2.7.1、torch_npu 2.7.1rc1、Python 3.10、Megatron-LM core_v0.12.1。
适用场景：昇腾 910B 等 NPU 上的大模型预训练与微调环境准备；可用 CANN 容器镜像（命令见官方文档），容器不含 ML 依赖需自行安装。
限制与注意：需匹配上述版本；网络受限时可用 http_proxy/https_proxy；缺少 yaml 等包时补装基础依赖；checkout 分支需确认 core_v 前缀；完成环境后按数据预处理、权重转换、训练启动顺序推进。具体脚本参数、收费与性能效果暂未提供。