MindStudio Training Tools

✨ 最新消息

🔹 [2026.03.28]：精度调试模块（debug 目录）正式日落下线，详情请参见 公告
🔹 [2026.02.25]：Tinker 并行策略自动寻优系统正式开源，详情请参见 Tinker 项目
🔹 [2026.01.12]：本仓库许可证（License）变更，详情请参见 公告
🔹 [2025.12.31]：MindStudio 训练开发工具链全面开源

ℹ️ 简介

MindStudio Training Tools（msTT）训练开发工具链，聚焦训练开发中的关键挑战。通过提供分析迁移、精度调试与性能调优三大核心工具，高效应对迁移受阻、Loss 异常、性能不达标等问题，助力实现精度与性能双优的极简开发体验。

⚙️ 功能介绍

训练开发工具链提供以下系列化工具：

类别	工具名称	功能简介
迁移	msTransplant	【分析迁移】 PyTorch 训练脚本一键迁移至昇腾 NPU，支持少量改码或零改码完成迁移。
精度	msProbe	【精度调试】 昇腾全场景精度工具，用于训练精度调试与问题定位。
精度	TensorBoard	【分级可视】 分级展示模型结构与精度，支持调试与标杆模型对比以定位精度问题。
性能	msProf	【模型调优】 全场景性能调优底座，采集 CANN 与 NPU 数据，提升设备调优效率。
性能	msprof-analyze	【性能分析】 基于采集数据做性能分析，快速识别性能瓶颈。
性能	msMemScope	【内存调优】 内存调优专用工具：整网级多维度内存采集，支持自动诊断与优化分析。
性能	msInsight	【可视调优】 可视化性能分析，覆盖系统、算子、服务化等场景，辅助完成性能诊断。
性能	Tinker	【并行寻优】 大模型并行策略自动寻优：按训练脚本做单节点 NPU 测评并推荐高性能并行方案。
性能	bind_core	【一键绑核】 CPU 绑核工具，无需侵入修改工程即可按 CPU 亲和性策略绑核。
性能	msPTI	【性能剖析】 面向昇腾的 Profiling API，可据此开发 NPU 应用性能分析工具。
监控	msMonitor	【在线监控】 一站式监控，支持落盘与在线采集，面向集群的监测与问题定位。

🚀 快速入门

面向 PyTorch 与 MindSpore 场景，通过可执行样例串联迁移分析、精度调试与性能调优，助力用户快速上手端到端训练优化。

训练框架	快速入门指南
PyTorch	《PyTorch 场景 msTT 工具快速入门》
MindSpore	《MindSpore 场景 msTT 工具快速入门》

📦 安装指南

各工具的安装指南请参阅其源码仓库中的安装指南，可通过上方功能介绍表格中的链接跳转跳转到源码仓后进入 docs/zh 目录找到对应的 install_guide 文档。

📘 使用指南

各工具的详细使用说明请参阅其源码仓库中的 README，也可通过上方功能介绍表格中的链接直接跳转。

🛠️ 贡献指南

欢迎参与项目贡献，请参见 《贡献指南》。

⚖️ 相关说明

🔹 《版本说明》
🔹 《许可证声明》
🔹 《安全声明》
🔹 《免责声明》

🤝 建议与交流

欢迎大家为社区做贡献。如果有任何疑问或建议，请提交 Issues，我们会尽快回复。感谢您的支持。

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🙏 致谢

msTT 由华为公司的下列部门联合贡献：
🔹 昇腾计算MindStudio开发部
🔹 昇腾计算生态使能部
🔹 华为云昇腾云服务
🔹 2012分布式并行计算实验室
🔹 2012网络技术实验室
感谢来自社区的每一个 PR，欢迎贡献 msTT！