经验分享 Tech Blogs 调优经验-Tuning Experience
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关于“调优经验-Tuning Experience”类别
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0 | 70 | June 5, 2025 |
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onnx算子精度是fp32，使用atc转换om后都变为fp16，精度降低了，如何保持原精度？
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1 | 70 | January 30, 2026 |
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onnx算子精度是fp32，使用atc转换om后都变为fp16精度降低，保持原精度
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0 | 65 | January 30, 2026 |
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MindSpore中使用Graph模式运行网络首次运行慢，且输入Shape改变就会重新编译
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0 | 57 | January 30, 2026 |
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微调qwen3-32B大模型，单机多卡信号同步失败 Sync run failed及解决
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0 | 58 | November 30, 2025 |
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大模型迭代拖尾和其他性能优化
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0 | 49 | September 12, 2025 |
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大模型前反向计算的性能优化
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0 | 38 | September 12, 2025 |
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大模型迭代间隙的性能优化
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0 | 45 | September 12, 2025 |
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大模型动态图训练内存优化
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0 | 79 | August 13, 2025 |
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大模型动态图训练性能调优指南
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0 | 199 | August 13, 2025 |
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模型编译的性能优化总结
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0 | 102 | August 8, 2025 |
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通过优化数据来加速训练速度
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0 | 44 | August 8, 2025 |
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mindspore之中间文件保存
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0 | 41 | July 31, 2025 |
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随机数生成函数导致模型速度越来越慢
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0 | 46 | July 31, 2025 |
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PyNative 调试体验
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0 | 37 | July 31, 2025 |
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mindspore-Dump功能调试
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0 | 66 | July 31, 2025 |
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使用model仓库的YOLOV5训练没有混合精度配置
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0 | 96 | July 30, 2025 |
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使用mindpsore.nn.conv3d在GPU上精度不足问题
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0 | 45 | July 30, 2025 |
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Mindspore网络精度自动比对功能中protobuf问题分析
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0 | 45 | July 30, 2025 |
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Dump指定算子
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0 | 51 | July 26, 2025 |
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静态图L0模块级dump使用常见注意事项
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0 | 44 | July 21, 2025 |
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msprobe精度定位工具常见问题整理
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0 | 93 | July 14, 2025 |
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msprobe工具应用场景--网络训练溢出
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0 | 70 | July 21, 2025 |
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模型训练长稳性能抖动或劣化问题经验总结
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0 | 101 | July 16, 2025 |
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Dump工具应用场景——网络训练溢出
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0 | 83 | July 14, 2025 |
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Dump工具应用场景——算子执行报错（输入数据值越界）
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0 | 73 | July 14, 2025 |
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大模型精度收敛分析和调优
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0 | 82 | July 9, 2025 |
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大模型内存占用调优
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0 | 108 | June 13, 2025 |