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1. 从一段真实训练经历说起：为什么评估体系比想象中更关键

我去年秋天接手了一个基于昇思 MindSpore 的生成式大模型训练任务，参数量大概在 70B 左右。项目刚启动时，团队里不少人对“评估体系”这件事并不上心，觉得模型训完自然有测试集指标，中间过程多看一眼都是浪费时间。结果第一次全量训练跑到第 12,000 步，loss 曲线一路下探，看着挺漂亮，但抽样生成的结果里连续出现重复片段、逻辑断裂，甚至中英文混杂。当时我们第一反应是数据有问题，第二反应是 loss 可能本身就有问题。

后来把训练日志、评估日志、数据 pipeline 的统计信息全部拉出来对照，才意识到真正的瓶颈在于：我们用单一 loss 值作为训练质量的唯一信号，忽略了梯度范数、激活分布、样本难度、吞吐量等多个维度的协同变化。那次踩坑之后，我重新在 MindSpore 上搭建了一套完整的评估体系，并且把性能优化的思路从“堆算力”切换到“找短板、看队列、压通信、盯内存”的工程化路径。这篇文章想把我踩过的坑、验证过有效的方案、以及具体可以“抄作业”的配置与监控项分享出来，给正在用昇思 MindSpore 做大规模训练的朋友一些参考。

内容适合三类读者：正在用 MindSpore 跑预训练、微调或增量训练的技术负责人；需要为大模型训练配置监控、告警与评估流程的算法工程师；以及被“训练跑得慢但不知道慢在哪”困扰的优化攻坚人员。我会尽量把每个问题背后的原理讲清楚，同时给出可复现的操作步骤。

2. 昇思 MindSpore 大模型训练的评估体系设计思路

2.1 评估体系不等于“跑一遍评测集”

很多人听到“评估体系”四个字，第一反应是拿一个 benchmark 数据集算一下 BLEU、ROUGE 或准确率。对小型模型来说，这么做不算错；但对动辄几十亿、上百亿参数的大模型，这种离线评估方式存在几个致命的盲区：

• 评测周期太长。70B 模型在千卡集群上跑一次完整评测集，可能消耗数十甚至上百个 GPU 时，无法做到高频反馈。
• 单一指标不敏感。loss 可以整体下行，但局部子集（如长文本、多轮对话、特定格式）可能早就退化。
• 离线评测无法反映训练过程的稳定性。同样的平均指标，可能来自完全不同的参数轨迹，而后者才是大模型训练是否健康的关键。

所以我对评估体系的定义是：围绕训练全生命周期，以可量化指标衡量模型质量、训练稳定性与资源效率的一套分层机制。它至少包含三层：

1. 质量层：loss、困惑度、下游任务抽样评测、生成样本的人工规则校验。
2. 稳定层：梯度范数、梯度/参数比值、激活值分布、稀疏度、异常样本追踪。
3. 效率层：吞吐量、算力利用率、通信占比、内存峰值、数据加载耗时。

三层指标互相印证。比如 loss 突然抖动，如果同时看到梯度范数异常，大概率是优化器或学习率问题；如果梯度正常但吞吐量骤降，则要优先怀疑数据 pipeline 或通信热点。

2.2 在 MindSpore 中搭建评估体系的基本框架

MindSpore 提供了一组弹性训练与评估相关的组件，实际使用中我常用的是mindspore.train.MindSpore 模型训练高级 API 提供 callback 机制，配合EvaluationCallbacks` 做周期性评估，也可以直接在训练循环里手动插入验证逻辑。

我推荐的做法是把评估过程拆成三个相对独立的模块：

模块 A：训练内联评估（高频）

在训练循环里，每 N 步执行一次轻量评估。N 的取值不宜太大也不宜太小，我常用的基准是：保证每次评估的算力成本不超过单次训练 step 成本的 5%。对于 70B 模型，通常 N 取 500 到 1000 步。评估样本每次滑动抽取一个固定 seed 的子集，保证曲线可对比。

模块 B：检查点触发评估（中频）

每保存一次 checkpoint，就异步触发一次完整的评测集评估。这个评估放在单独的计算节点上，不影响主训练流。这样每个 checkpoint 都对应一组完整的离线评测指标，后续模型回滚或对比实验都能直接复用。

模块 C：训练后多维评估（低频）

训练收敛后，不再只凭一两个数据集指标下结论，而是从鲁棒性、生成多样性、对齐度、上下文长度外推能力等维度做专项评估。这部分在 MindSpore 上实现时，通常需要结合推理引擎一起跑，因此我会尽量把模型导出成 MindSpore 的静态图模型，提升评估效率。

2.3 指标选取的实例与取舍原则

按实际项目经验，我建议至少盯住以下指标组合：

选择这些指标的核心逻辑是：每个指标都能指向一个可操作的子系统。如果一个指标异常但不知道下一步该查哪里，那这个指标就不该被选入监控清单。

3. MindSpore 性能优化的关键三板斧

3.1 并行策略选型：从数据并行到混合并行

大模型训练性能优化，第一件事不是调代码，而是选对并行策略。MindSpore 的auto_parallel功能可以自动匹配最优的并行策略，但实际工程中我更倾向于先手动理解模型结构，再尝试自动并行。

MindSpore 支持四类基本并行：

• 数据并行：每个设备保存完整模型副本，处理不同批次数据。适合小模型或参数量低于显存一半的场景。
• 模型并行：把参数切分到多卡。适合超大单层参数，但层内通信开销较大。
• 流水线并行：把网络按层切分到不同设备，每个设备只负责部分层的前反向计算。MindSpore 的PipelineCell和VirtualDatasetCellTriple是常用工具。
• 混合并行：同时组合上述三种方式，这也是 70B 以上模型的主流选择。

我的选型经验是：先看单卡显存能否容纳单条数据的前向激活与优化器状态。如果不行，就要引入模型并行；再切层数较多的 transformer block 给流水线并行；如果卡间带宽不够，就要调整数据并行的梯度同步频率。MindSpore 的mindspore.parallel模块提供Transformer层级的自动切分工具，支持把 attention 和 MLP 的参数按“行切分/列切分”两种方式分布到多卡上。行切分适合把权重矩阵切大维度，列切分适合把输出投影到多卡。选择依据主要看后续通信算子是否能够被“AllReduce”高效合并。

实操中，我踩过一个很典型的坑：在流水线并行下，micro_batch_size 设置得太小，导致每张卡的计算效率只有峰值的 40% 不到。后来把 micro batch 数调大，使设备间气泡（bubble）比例降到 10% 以内，整体吞吐才提上来。所以并行策略不是“一设了事”，而是要反复调整 micro batch、梯度累积步数和流水线深度三者之间的比例。

3.2 显存优化：激活重计算与 offload 的组合用法

大模型训练最常见的问题就是显存不够用。MindSpore 提供mindspore.ops.recompute方法，通过选择性重计算激活值来减少显存占用。基本原理是：在前向传播时不再保存所有层的中间激活值，而是在反向传播需要时重新计算一遍。

这个过程很好理解，就像抄笔记时你不想把一整本书都抄下来，只记关键页码，考试前一页一页翻回去看。缺点是多了额外计算，通常会让训练时间增加 10% 到 25%，但显存占用可能降低一半以上。

另一个思路是把优化器状态放到主机内存里，使用 `MindSpore 的 offload 能力。我做了一个对比表：

我建议大多数生产环境先用“重计算 + 优化器 offload”，再根据显存余量逐步减轻重计算比例。注意不要一上来就重计算所有层，因为像 LayerNorm 和 Dropout 这类算子重计算代价很低，但收益有限；真正占用显存的是 attention 的 QKV 投影和 MLP 的中间层激活，优先给这些层加recompute标记，效果最好。

3.3 通信优化：AllReduce 合并与梯度压缩

大模型训练遇到千卡规模时，梯度同步的通信量巨大。MindSpore 在分布式训练时默认使用 AllReduce 进行梯度聚合，但默认配置不一定是最优的。

第一个优化手段是通信合批（gradient allreduce fusion）。MindSpore 支持把多个小张量的梯度打包成一个大的通信张量，减少通信次数。默认的 fusion 阈值是 30KB，但在大模型场景下我习惯调到 128KB 甚至更大。原因是通信延迟往往由“次数”决定，而不是“总数据量”，把 1000 个 1KB 的小张量合成一个 1MB 的大张量，通信时间可以降低一个数量级。MindSpore 里可以设置all_reduce_fusion_config，把不同层梯度分成几个桶，并为每个桶设置不同阈值，避免等待过长。

第二个优化手段是梯度压缩。MindSpore 提供了梯度量化、稀疏化等方案。但这里我有一个忠告：在追求稳定收敛的大模型预训练任务里，不要为了省一点通信而对梯度做太激进的稀疏化。我做过实验，Top-1% 梯度稀疏化后，通信量下降 25%，但收敛速度慢了接近 6%，除非是超大规模算力资源极度紧张，否则不建议使用。更稳妥的做法是使用梯度范数裁剪和自适应学习率来配合通信优化，不让压缩影响训练稳定性。

第三个技巧是通信与计算重叠。MindSpore 的ParallelOptimizer和AllGather算子会尽量与反向计算重叠。关键要让每个算子的执行顺序合理。我通常打开 MindSpore 的mindspore.nn.wrap.cell_wrapper中的MicroBatchInterleaved功能，确保反向计算和梯度 AllReduce 并行执行，而不是串行等待。这个改动对提升线性扩展比非常有效。

3.4 数据 Pipeline：最容易被忽略的瓶颈

数据读取耗时在大模型训练里经常被低估。很多团队盯着并行策略调了半天，结果发现卡在GeneratorDataset上。

我用 MindSpore 的数据处理流水线时，总结了几个关键点：

并行度设置：map算子的并行度不是越高越好。过高的并行度会把 CPU 资源占满，反而让 Python 侧的数据预处理变慢。我通常把num_parallel_workers设置为物理核心数的一半到三分之二，同时把prefetch_size调大到 16 或 32，让 GPU 侧有充足的 buffer 可用。

数据转换格式：MindSpore 默认使用随机访问的数据格式，但大模型预训练数据往往是超大的流式文本。用MindRecord格式可以显著提升读取效率，尤其是 shuffle 和 chunk 读取时。我把数据从 JSON 转成 MindRecord 后，pipeline 吞吐量提升了近 3 倍。

异步数据增强：如果在训练中做在线增强，尽量把耗时的操作放到map前后端异步进行，避免阻塞主训练循环。MindSpore 的ds.config.set_prefetch_size和ds.config.set_auto_num_workers能辅助自动配置 worker 数量，但大规模场景下我建议手动确定。

数据 pipeline 的排查思路可以看几个指标：GPU 利用率持续低于 90%，而top命令显示 CPU 核心并不空闲；或者watch -n 1 nvidia-smi看到 GPU 显存有波动但利用率不高。这种情况基本都是数据喂不上来，而不是模型并行问题。

4. 评估与性能优化的深度融合：用可视化仪表盘驱动调优

4.1 基于 MindInsight 的全链路监控布置

MindSpore 生态里有 MindInsight 这个可视化工具，支持训练过程可视化、参数监控、计算图展示等功能。在大模型训练场景，我一般不用默认仪表盘，而是定制几个关键页面：

• 训练质量看板：loss、ppl、梯度范数、学习率、token 消耗量。
• 资源效率看板：每卡的算力利用率、显存占用率、通信占比。
• 数据健康看板：每条数据的处理耗时、丢弃率、batch 大小分布。

把这些数据汇聚到一个地方的价值在于：性能优化不能脱离质量单独进行。比如你发现吞吐量很高，但梯度范数跟着一起飙升，说明数据分布可能出了问题，或者学习率配置偏激进，这时候先别急着说“跑得快就是好”。

MindInsight 在分布式训练中需要把每张卡的日志都汇聚起来，所以我在部署时会把mindspore.train.callback.SummaryCollector配置好，指定summary_dir到共享存储，方便统一分析。

4.2 用“实验对比组”量化优化收益

只调参数不记录收益，等于白调。我习惯先定义一个 baseline：以固定的数据子集、固定步数、固定随机种子运行一次完整训练。后续每个优化点单独开一组实验，并且只改一个变量。比如这次只改 AllReduce fusion 阈值，其他一概不动。跑完以后，把吞吐量、达标 loss、显存峰值、通信占比四条曲线拉到一个图表里对比。

分享一个我的具体记录表格式：

这套记录法最大的价值是让团队的每个优化动作都有清晰的结果，后续复盘时不会出现“感觉上快了”“好像没变”的模糊结论。

4.3 评估结果如何反向指导性能优化

评估体系不只是用来“验收模型”，它可以直接反推性能优化方向。举一个真实例子：在某次实验中，我们的评估指标显示模型对长文本的困惑度在 2K token 之外明显升高，而训练过程本身没有异常。排查之后发现，训练序列长度设置为 2048，但数据 pipeline 里存在大量长度超过 2048 的样本，被截断后喂给模型，导致模型对长距离依赖的学习不足。

这个问题的本质是数据质量与模型容量不匹配。但优化时我们同时对 pipeline 做了两件事：一是把过长的文本按窗口切分并做局部重叠，保证长序列信息不丢失；二是在训练性能优化上，为长序列样本单独开了一条 mini-batch 路径，避免让所有样本都承受长序列带来的注意力计算开销。这一变化不仅让长文本评估指标明显回升，训练速度也因为注意力计算量的分层而变快。

所以我的看法是：评估体系和性能优化不是两条并行线，而是互为反馈的闭环。性能优化不能只想着“怎么跑得快”，更要关注“跑得快的情况下模型学到了什么”。评估体系的价值恰恰是把这个“学到了什么”用量化的方式反映出来。

5. 实操过程中的常见问题与排查手册

5.1 训练 loss 突然冲高或掉到异常低值

现象：训练到某一阶段后，loss 先是阶梯式升高，随后又骤降，或者长期保持在一个极低值但生成质量极差。

排查路径：

1. 先看学习率曲线。MindSpore 默认的dynamic_lr或CosineDecayLR是否会因为 warmup 步数设置过短导致后期学习率异常大。
2. 看数据 pipeline 是否有重复样本或空样本。一个常见问题是shuffle窗口太小，某些样本反复被采样到同一 batch 里，模型被“带偏”。
3. 看梯度范数是否出现瞬间尖峰。如果是，检查是否开启了梯度裁剪，以及裁剪阈值是否合理。
4. 看是否有多卡并行时 loss 汇总方式错误。比如用了 rank 0 的 loss 而非全局平均，在小 batch 场景下波动会很大。

我在 MindSpore 里会额外开启gradient_accumulation_steps并配合 loss 的缩放处理，避免梯度累积导致有效学习率被错误放大。

5.2 吞吐量上不去，但 GPU 利用率也不高

现象：GPU 利用率在 40%~60% 之间徘徊，显存没有打满，训练性能远低于预期。

排查路径：

• 优先排查数据 pipeline。在 MindSpore 里可以统计dataset.get_dataset_size()与实际 step 耗时，如果数据预取深度不足，GPU 时不时要等待。
• 查看通信算子是否阻塞了计算。在 MindInsight 的计算图页面，能看到各算子耗时占比。如果AllReduce和AllGather耗时占比较高，就需要优化通信融合。
• 查看是否小算子过多。MindSpore 的mindspore.ops.fusion可以把小数算子融合成大算子，减少 kernel launch 次数。这在大模型场景下非常关键，我遇到过 70B 模型里有大量 elementwise 算子，融合后训练速度提升了 18%。

5.3 显存 OOM 但在调整并行策略后仍然发生

现象：换了并行策略、开启了重计算，还是会 OOM。

排查路径：

• 检查中间激活值峰值是否被正确计算。MindSpore 的mindspore.dataset和计算图都有算子级别的显存估算工具，可以在context.set_context(mode=GRAPH_MODE)下用mem_reuse优化内存复用。
• 检查是否在 host 侧申请了过多内存，导致 CPU 和 GPU 之间的数据交换频繁，间接影响显存释放。
• 检查是否因为batch_size过大导致 micro batch 分片不均。流水线并行下，每张卡的峰值显存可能是 micro batch 数 × 单个 micro batch 峰值，而不是总 batch 峰值。
• 另一个隐藏坑是checkpoint保存时使用了同步写，写盘过程中额外申请了临时显存。建议开启异步保存。

5.4 多机训练时性能下降严重

现象：单机 8 卡性能可观，扩展到 64 卡时，扩展效率只有 70% 甚至更低。

排查路径：

• 首先检查跨机通信带宽。MindSpore 训练建议使用 RDMA 网络，如果使用 TCP，通信延迟会显著拉高。确认HCCL_CONNECT_TIMEOUT和网卡绑定配置正确。
• 检查是否开启了梯度压缩或梯度融合。跨机通信总带宽有限，不合并小梯度、不做必要的算子融合，很容易达到通信瓶颈。
• 检查是否使用了全局 batch size 过小。小 batch 下通信占比自然偏高。提高 batch size 需要同步提高学习率，但要注意 warmup 和梯度裁剪的配合。
• 查看 MindSpore 的rank_size和rank_id是否设置正确，避免出现隐式的数据副本导致计算重复。

5.5 评估指标显示模型在特定子集上严重退化

现象：整体评估指标没太大问题，但以“代码生成”“数学推理”或“长中文文本”为条件的子集评估分数大幅下降。

排查路径：

• 回看数据采样比例。大模型预训练通常混合多种数据源，某个子集的采样权重在后期可能被无意调低。
• 查看是否某个 tokenizer 对特定语言或格式支持不佳。可以通过批量统计子集数据的 token 长度、未登录词率来判断。
• 检查是否过度优化了整体 loss 而牺牲了子集。这时可以把子集单独做成一个小数据集，加入训练过程中的轻量评估队列，每 N 步跑一次子集 loss。

MindSpore 支持在训练里同时加载多个验证数据集，利用model.eval和自定义metrics组合，可以很方便地观察不同子集的指标动态。

6. 一套可落地的监控脚本与配置模板

下面给出一个适合中等规模训练任务的 MindSpore 配置模板轮廓，你可以直接套用到自己的项目里。

模型与优化器配置：

import mindspore as ms from mindspore import nn, context from mindspore.train import Model, CheckpointConfig, ModelCheckpoint, LossMonitor from mindspore.nn import AdamWeightDecay from mindspore.ops import functional as F context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") # 若在 GPU 环境，则 device_target="GPU" # 假设 model 已定义 model = My70BModel() # 优化器：大模型常用 AdamW，注意 weight decay 与梯度裁剪 optimizer = AdamWeightDecay( params=model.trainable_params(), learning_rate=ms.Tensor(3e-4, ms.float32), weight_decay=0.01, beta1=0.9, beta2=0.95, eps=1e-8, ) # 开启梯度裁剪 grad_clip = nn.ClipByNorm(global_norm=1.0)

自定义评估 callback：

class EvaluateCallback(ms.train.Callback): def __init__(self, eval_model, eval_dataset, interval=500): self.eval_model = eval_model self.eval_dataset = eval_dataset self.interval = interval def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() step = cb_params.cur_step_num if step % self.interval == 0: # 记录评估前梯度范数 grad_norm = cb_params.network.gradients_norm() print(f"Step {step}, gradient norm: {grad_norm}") # 执行轻量评估 result = self.eval_model.eval(self.eval_dataset, dataset_sink_mode=False) print(f"Step {step}, eval result: {result}")

训练启动配置：

# 启动分布式训练（8卡机示例） python train_70b.py \ --rank_size=8 \ --device_num=8 \ --data_path=/mnt/data/mindrecord \ --output_path=./checkpoints \ --eval_interval=500 \ --save_checkpoint_interval=2000 \ --parallel_mode=hybrid

这里面的parallel_mode可以是data_parallel、auto_parallel或hybrid_parallel。我建议在熟悉模型结构后，使用hybrid_parallel并手动指定切分策略，因为自动并行的搜索空间在超大规模模型上可能过于巨大，搜索时间本身也是一种成本。

7. 各场景下的优化选择建议

不同团队面临的约束不一样，我给几个典型场景的优化建议。

场景一：单机多卡，参数量在 7B~13B

这类规模通常不需要复杂的流水线并行，数据并行加强即可。重点优化数据 pipeline 和梯度 AllReduce 融合，把单卡吞吐量尽量拉高。如果显存紧张，优先给 transformer 层开重计算。建议开启 MindSpore 的memory_optimize_level="O1"或"O2"，进行自动内存复用优化。

场景二：多机多卡，参数量在 13B~70B

需要流水线并行或模型并行。此时通信拓扑变得关键。建议：

• 用MindSpore 的set_auto_parallel_context(parallel_mode="auto_parallel", search_mode="recursive")` 先观察推荐的切分方案。
• 再手动调整流水线 stage 数，使各 stage 计算时间尽量均衡。流水线不平衡会导致后段设备空闲等待，拉低整体效率。
• 开启通信算子和计算算子重叠。MindSpore 的pipeline_stages和micro_batch_interleaved功能组合使用效果较好。

场景三：70B 以上超大模型，千卡运行

这种规模下，评估体系的完整性和性能优化的全局性必须同时到位。常见做法是使用ZeRO结合 MindSpore 的分片优化器，混合使用重计算和 offload。同时一定要提前做小规模（如 8 卡、64 卡）的 extendibility 测试，评估扩展曲线是否平滑。如果 64 卡扩展到 128 卡时吞吐仅提升 1.5 倍，说明通信瓶颈已经出现，需要重新考虑并行切分策略。

8. 我在实战中的几个“土办法”与心得

最后分享几个非教科书式的经验，都是我亲自试过，感觉比很多标准配置更管用的做法。

第一，训练前先用小模型跑通整个评估监控链路。不要一上来就用 70B 模型调试，先拿一个 1B 左右的小模型，完整跑通“数据 pipeline → 训练 → 内联评估 → 检查点评估 → MindInsight 可视化”一整条链路。确认每个环节的日志都能输出、告警能触发、页面能更新。这一步看起来慢，实际上能帮整个项目节省好几天踩坑时间。

第二，做性能压测时，把评估数据集也考虑进去。很多人做性能优化只关心训练 step 的耗时，忽略了评估阶段对集群资源的抢占。我用nvidia-smi dmon观察过，评估期间如果有大批量小 batch 的推理任务并发，会把集群的 PCIe 带宽和 CPU 内存带宽吃满，反而拖慢主训练。在调度上，最好把评估任务和训练任务做资源隔离，或者把评估推理放到小 batch 专用的低优先级队列里。

第三，检查点保存时间也是评估体系的一环。如果每次保存 checkpoint 要花 5 分钟，那么对大规模训练来说，频繁保存就会显著降低有效训练时间。我后来把 checkpoint 保存做成异步、分片保存，并且只在评估指标上升的 checkpoint 上保留全量版本，其余只保留最近两版，显著减少了磁盘和网络 IO 压力。

第四，不要迷信“loss 最低就是最优”。在多次实验中，我发现 loss 最低的 checkpoint 在下游任务评测上往往不是最好的，反而是在验证集困惑度平稳、梯度范数较小、子集差异较小的 checkpoint 更可靠。所以我现在更倾向于用“loss + 子集差异 + 梯度状态”三者综合来挑选最优模型，而不是单独看 loss 曲线。

9. 后续可以往哪些方向继续深挖

如果你的项目已经在用 MindSpore 跑大模型训练，且评估体系和性能优化都做到了一定程度，下一步可以关注这几个方向。

在线自适应评估策略：目前大多评估是固定间隔的，未来可以考虑根据训练状态动态调整评估频率。比如 loss 波动大时增加评估次数，走势平稳时拉长间隔。这个思路类似于自适应学习率，能减少无效评估带来的算力浪费。

更细粒度的子模块评估：大模型内部的不同层、不同 attention head 可能学到不同特征。MindSpore 具备图编译和算子跟踪能力，可以在特定层输出加探针，分析中层表示的退化情况。这对诊断“模型在长上下文下能力下降”很有帮助。

性能优化与模型结构的联合设计：从模型结构端到端地与训练框架协同设计，比如使用稀疏 attention、线性注意力替代部分标准 attention，既降低计算量，也减少通信量。MindSpore 对这类自定义算子的支持越来越完善，理论上可以基于现有并行接口做更高效的实现。

10. 写在最后：评估与优化是一体的

如果你只记住一句话，那就是：在 MindSpore 上做大规模训练，评估体系和性能优化从来不是两件事。没有性能优化，训练跑不到足够规模，评估结果再准确也是空谈；没有评估体系，性能优化就会失去方向，跑得快但不知道对不对。把二者闭环打通之后，你会发现训练工程的效率和模型质量是可以同时提升的。

我个人在实际操作中最深的体会是：遇到性能问题不要急着改并行配置，先花十分钟把评估指标调出来看一遍；遇到模型质量变差不要急着调数据，先看看训练过程的梯度、通信、资源指标。很多时候，真正的瓶颈藏在这两类信息交汇的地方。这套思路让我在处理多个 MindSpore 大模型任务时少走了很多弯路，也希望对你有所帮助。