本教程端到端教会用户完成：将Pytorch训好的模型转化为昇腾计算图表达，然后自定义规则对计算图做融合优化，最后将优化后的计算图做编译运行，从而针对性的深度优化用户自定义模型的推理性能。Pytorch模型转化为onnx格式return xreturn xreturn xif stride!resnet50_model = torch.load('resnet50.pth', map_locatio

因此，模型初始化各网络层时的npu()数据 和 模型加载的ckpt都在0卡上，但训练时产生的数据都在各个卡上，一起计算时就会出现0卡和其它卡之间的通信拷贝。每张卡pcie有16个atu资源，每张卡通信时都占用2个atu（一个发送，一个接受），意味着同时最多只能和8个device p2p enable.组网时HCCL又限制了只能在当前环所有卡，和另外一个环里的一张卡，比如0和8，1和9。4）排查模型

可以帮助开发者在昇腾硬件上快速部署DeepSeek-V3/R1量化模型

Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供了密集和混合专家(MoE)模型的全面套件。思维模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思维模式（用于高效、通用的对话）在单个模型内无缝切换，确保跨各种场景的最佳性能。增强了推理能力在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超过了之前的QwQ（思维模式）和Qwen2.5（非思维模式）。人类偏好调整，擅长创意写作、角色扮演、多轮对话和指令跟随，提供更自然

grad_norm通常用模型参数梯度的范数表示，常用二范数计算；所以grad_norm出现NAN值先排查模型参数的梯度是否存在NAN值；Megatron-LM中grad_norm计算方法是MegatronOptimizer类中的clip_grad_norm方法（megatron/optimizer/optimizer.py文件中）

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