Mermaid 渲染失败: Trying to inactivate an inactive participant (ray)总而言之，这个架构将**编排（Cluster和执行（Worker）**完美地分离开来，利用Ray强大的底层分布式能力，实现了一个清晰、可扩展且功能强大的分布式计算框架。cluster 中 port干嘛用的，runtime_env = RuntimeEnv(env_vars

forPredictionavg_group=parallel_state.get_tensor_and_context_parallel_group(), 有必要用这个嘛？只在CP组内是不是即可。。让我分析一下实际的计算流程。

您询问的是。

这张图生动地描绘了 ZeRO-2 在一个训练步中如何通过**分片（Sharding）和计算梯度: 各自计算完整梯度。规约并分片梯度 (: 汇总所有梯度并只保留自己负责的一小部分，释放梯度占用的显存。分片式更新 (Optim Step: 使用分片的梯度，更新分片的参数（这背后是分片的优化器状态），节省了优化器状态占用的显存。收集并重建参数 (All-Gather: 从所有rank收集更新后的参数分片

函数用于为 MTP (Multi-Token Prediction) 训练构建损失掩码，将原本只覆盖 response 部分的损失掩码扩展到覆盖整个序列（prompt + response）。MTP 训练需要预测序列中的多个 token，因此需要完整的序列标签（包括 prompt 部分），而不仅仅是 response 部分。这行代码的含义是：“对于批次中的每个样本，分别取出它的总长度、响应长度和响

在 ROLL 框架的权重同步机制中,bucket(桶)是将模型参数分组打包的单位,用于在训练集群(actor_train)和推理集群(actor_infer)之间高效传输权重。

是一个**“类型分发器”**。你给它一个对象，它会检查这个对象的类型，然后根据预先设定的“规则”，调用与该类型对应的特定函数。它就像一个智能的结构，但更加优雅和可扩展。当你的数据结构相对稳定，但需要频繁地为其定义新的操作时，访问者模式是绝佳的选择。反之，如果你的数据结构经常变动（比如经常增加新的Employee子类），那么使用访问者模式将会是一场灾难。回到你之前的，你可以看到它其实是访问者模式思想

注意：TPOT（Time Per Output Token）即每输出令牌的时间，这里实际上就是ITL，因为ITL就是处理一个令牌的时间。但是，由于新请求加入后，批次中的请求的序列长度会随着生成令牌而增加，因此平均序列长度会动态变化。步中，处理整个批次所有令牌的总时间，然后除以令牌总数（即批次大小乘以步数）得到平均的每令牌处理时间（即TPOT）。本身就是整个批次处理一个令牌所需的时间（即每步的时间）

https://www.hiascend.com/doc_center/source/zh/mindie/10RC3/mindieservice/servicedev/mindie_service0129.html

动态路由提升了模型表达能力，但导致数据分发的不规则性和负载波动；而EP的All-to-All通信进一步放大了这一问题。解决这一矛盾的关键在于。，通过静态化路由、缓冲池设计、动态计算图优化等手段，在保持模型性能的同时提升计算资源利用率。EP引入“动态大shape”的本质是。在混合专家模型（MoE）中，