🚨 重要通知

1. Ascend Training Tools 更名为 MindStudio Training Tools (mstt)。

2. 本代码仓 URL 变更为 https://gitee.com/ascend/mstt，原 URL 仍然可用（2024.07.04 ）。

🧰 MindStudio Training Tools

模型训练开发全流程

mstt包括精度工具（msprobe）和性能工具（msprof-analyze），分析迁移工具请参见昇腾社区。

使用说明

精度工具

MindStudio Probe（msprobe，MindStudio 精度调试工具）。

性能工具

1. compare_tools（性能比对工具）

   提供 NPU 与 GPU 性能拆解功能以及算子、通信、内存性能的比对功能。

2. cluster_analyse（集群分析工具）

   提供多机多卡的集群分析能力（基于通信域的通信分析和迭代耗时分析）, 当前需要配合 MindStudio Insight 的集群分析功能使用。

3. advisor

   将 Ascend PyTorch Profiler 或者 msprof 采集的 PyTorch 场景性能数据进行分析，并输出性能调优建议。

4. bind_core

   绑核脚本，支持非侵入修改工程代码，实现一键式绑核功能。

5. msMonitor

   MindStudio一站式在线监控工具。

Tensorboard

Tensorboard 支持模型结构进行分级可视化展示的插件 tb-graph-ascend。

可将模型的层级关系、精度数据进行可视化，并支持将调试模型和标杆模型进行分视图展示和关联比对，方便用户快速定位精度问题。

分支维护策略

1. MindStudio Training Tools 工具版本分支的维护阶段如下：

   状态	时间	说明
   计划	1—3 个月	计划特性
   开发	3个月	开发特性
   维护	6—12个月	合入所有已解决的问题并发布版本
   无维护	0—3 个月	合入所有已解决的问题，无专职维护人员，无版本发布
   生命周期终止（EOL）	N/A	分支不再接受任何修改

2. MindStudio Training Tools 分支版本号命名规则如下：

   mstt 仓每年发布 4 个版本，每个版本都将对应一个分支；以 v6.0 为例，其将对应 v6.0.RC1、v6.0.RC2、v6.0.RC3 以及 v6.0.0 四个版本，在仓库中将存在与之对应的分支。

   分支	状态	发布日期	后续状态	EOL日期
   v6.0.0	维护	2023.12.12	预计 2024.12.12 起无维护