为 verl-omni 接入或修复 MSProbe 训推一致性采集,生成打点代码、样本关联日志和诊断启动脚本。 用于 diffusion/omni 的 rollout 与 actor 数据采集、dump 缺失或配对失败;不负责精度根因分析。
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概要と使いどころ
为 verl-omni 接入或修复 MSProbe 训推一致性采集,生成打点代码、样本关联日志和诊断启动脚本。 用于 diffusion/omni 的 rollout 与 actor 数据采集、dump 缺失或配对失败;不负责精度根因分析。
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执行msProbe数据比对并分析比对结果,定位确定性计算问题首个输入一致输出不一致的API。
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分布式训练梯度尖刺 (Gradient Spike) 根因定位。基于梯度监控数据 (trend.db/CSV)、 msprobe dump 统计数据,三阶段渐进式从异常坐标定位逐层深入到算子级根因。 当用户明确指明分析梯度尖刺问题时使用此 skill。 即便用户提供以上数据,但未指明分析梯度尖刺问题时,不可使用此skill。
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多卡分布式训练中的 loss/gnorm 精度溢出检测与根因追溯。基于 MSProbe dump 数据,先跨 rank 定位首次出现 NaN 的源卡,再在源卡上追溯具体的溢出根因算子。 当用户需要:(1) 多卡分布式训练场景下的 NaN/Inf 溢出检测 (2) 找出首先出现 NaN 的源卡 (3) 追溯根因计算算子 (4) loss/gnorm NaN 问题定位 时使用此 skill。
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分析 msProbe compare 精度比对结果文件(CSV/XLSX),定位整网精度问题与数值差异。支持统计量模式,输出分析报告。支持辅助信息协助定位:辅助信息(历史结论/已知根因/已排除算子/嫌疑区域等)建议在请求中附带(不依赖交互工具)。若请求中未附带且运行环境无 AskUserQuestion,则跳过辅助信息收集、照常完成分析,报告中省略辅助信息章节并注明原因。
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