项目采用微服务架构设计，主要包含检索处理器(scrl)、训练模块(verl)和评估系统三大部分。代码库显示其使用Ray框架实现分布式计算，支持通过PET_NODE_RANK参数进行多节点扩展。核心技术堆栈包含PyTorch 2.4.0、FlashAttention加速库等前沿组件，通过conda虚拟环境保证依赖隔离。
在部署灵活性方面，开发者可根据需求替换搜索引擎适配器（支持Serper/API或Azure/Bing），或通过./scrl/handler/config.yaml配置Qwen-Plus等第三方LLM接口。项目文档详细说明了CUDA12.4环境下的完整编译流程，包括flash-attn库的特殊编译参数，这些设计使系统能快速部署到学术或工业级研究平台。
本答案来源于文章《DeepResearcher：基于强化学习驱动AI研究复杂问题》
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