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model-auto-optimization

多模态模型自动优化流程总入口(编排层):把一个三方框架托管的扩散模型从环境准备到无损/有损 优化自动跑完。

任务判定后按 S0 环境准备、S1 kernel 融合优化(原 S1/S2 合并)、S3 并行通信、 S4 有损优化、S5 训练感知(预留,少步蒸馏 + SLA/QAT)、闭环复验路由到能力技能(env-install / framework-integration / profiling-collect / profiling-analyze / performance-optimization / dit-parallel-opt / dummy-run 等),检查各阶段产物与验收并回填经验槽位。

当用户需要对具体模型做框架接入、无损/有损加速、并行调优或确认收益时使用本入口;即使用户只提 模型名加"优化/加速/跑通/采profile"而未说框架或阶段,也应由本入口判定路由。仓库代码开发类任务 请走 dev-workflow。

流程执行/验收按 workflows/optimization-flow.md,run-state + stage_gate 门禁。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

Works withAWS
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Files included (25)

  • SKILL.md27.4 KB
  • evals/evals.json18.7 KB
  • references/agent-roles-and-handoff.md21.1 KB
  • references/artifact-layout.md5.8 KB
  • references/bottleneck-labels.md4.1 KB
  • references/detail-report.md12.9 KB
  • references/effort-estimation.md17.5 KB
  • references/lossless-methodology-notes.md15.4 KB
  • references/manifest-schema.md3.5 KB
  • references/overview-report.md47.7 KB
  • references/overview-table-failure-postmortem.md9.3 KB
  • references/post-enable-review.md7.9 KB
  • references/report-contract.md14.0 KB
  • references/run-state.md15.5 KB
  • references/search-orchestration.md3.3 KB
  • scripts/audit_report.py38.7 KB
  • scripts/feature_declarations.json6.2 KB
  • scripts/manifest_dryrun.py4.7 KB
  • scripts/README.md9.5 KB
  • scripts/report_lint_cases.md6.8 KB
  • scripts/report_lint.py32.0 KB
  • scripts/seam_check.py7.4 KB
  • scripts/stage_gate.py25.1 KB
  • workflows/optimization-flow.md30.2 KB
  • workflows/references/dispatch-templates.md9.2 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

模型自动优化总入口(编排层 · S0–S4 + 闭环)

职责

  1. 任务判定:区分模型优化(本入口)与仓库开发(dev-workflow)。
  2. 阶段路由与执行:入口分流后按 workflows/optimization-flow.md 阶段模板推进,路由到对应 能力技能执行;编排层不直接改代码。
  3. 运行状态维护:本任务推进状态唯一真相源 = run-state(references/run-state.md, 默认 {工作目录}/agentic/run-state.md);每阶段收尾即时回写推进表并跑 scripts/stage_gate.py 门禁,error=0 才进入下一阶段。
  4. 产物与验收检查:每阶段核对验收点(细节在能力技能与 workflow 阶段模板内单点维护)。
  5. 证据记录与经验回填:保留基线/单变量/证据链(kernel diff + 锚点行实测 e2e / 首步耗时辅助 口径);新经验按 槽位登记回填(.agents/README.md §2/§4),不另起炉灶。

L1 收口(总览 vs 特性报表 · 三层定位)

本技能 = L1 编排入口:定序、交付件契约、机制所有权与总览收口;业务 L2 = workflows/optimization-flow.md(阶段化执行 + 单特性策略深挖);L3 = 能力技能。

  • 总览报表(overview_report.md)由 L1 维护 = 覆盖收口表:确保每个特性及必测组合都有行与 数据(含单点行、叠加链、最强组合、必测 [MUST] 两两+三元);数据由 L2 各特性/组合策略 反馈录入,L1 不自测、只核对覆盖与口径(性能/质量/步数列同基线、无空值)。 每行登记实测步数(「步数」列必填):性能识别行可为少步(如 1 步,同口径少步对比), 质量/最终叠加行全量步数——少步识别收益、最终叠加全量(见 optimization-flow 标准回路 「步数口径」与 overview-report §1.1)。
  • L1 阶段间调度(编排职责):关键横切动作由 L1 在阶段间调度——如量化方案最终确认后, L1 调度「量化后融合复审」(基于量化后序列回 S1 融合链审视新融合机会,见 optimization-flow S4);类似地,跨阶段复核(量化后回 S1/S3)也由 L1 统一安排,而非由 L2 特性策略自行决定。
  • 特性自身的报表(detail 分节 + 迭代表过程 + §E 质量证据)体现该特性内部的方案选择与 过程记录(候选→扫描→回退→采纳档→证据);两者不同、缺一不可(close 校验双报表)。
  • 执行波次与并发见 optimization-flow「执行波次与并发」:单特性可并行,组合后置于单特性收敛后。

强制流程(先读后做,不绕过)

  • 入口分流后必须 Read workflows/optimization-flow.md,按其中阶段模板/确认点/验收 gate/ 闭环强制交付执行;不得绕过 workflow 直接实现或直接宣称完成。
  • 任务开始先建 run-state;每阶段收尾:更新推进表(status=done + 验收证据路径)→ python scripts/stage_gate.py --stage {Sn} --run-dir {工作目录}/agentic → error=0 才进入 下一阶段或宣称闭环(未过不得推进)。
  • 执行回执/自验证格式与 subagent 派发模板见 workflows/references/dispatch-templates.md: 回执缺自验证或与 evidence 矛盾 → 拒收重交;验收 FAIL 修复合计上限 5 轮 → 回退该阶段改动并 向用户报告阻塞点。
  • 多 agent 编排前置(四角色 · 文档交付 · 并行控制):派发子 agent / 开多特性并行验证 / 换 session 接力之前,先读 references/agent-roles-and-handoff.md——角色分工与写权限、交付件 与指针链、交接单、并行单元与资源租约;不满足扇出判据即自执行,并把不开的理由记入 run-state「决策与轮次」。

任务判定

修改 MindIE-SD 代码(pattern/算子/图下发/测试/文档/提交)→ dev-workflow(侧轨)
对一个模型做接入/加速/量化稀疏缓存/并行/性能确认                 → 本入口(编排层)
├─ 环境/权重/dummy run 未就绪 → S0(env-install + dummy-run)
├─ kernel 融合优化(profiling→机会点(rope/norm 等)→收益→接入/开发→compile 决策)→ S1
│    (framework-integration + profiling 回路 + pattern-dev/operator-dev + dummy-run)
├─ 多卡并行/通信掩盖/拓扑选型 → S3(dit-parallel-opt)
├─ 量化/稀疏/缓存/精度组合 → S4(performance-optimization + framework-integration)
├─ 训练感知(DiT/模型级换外部训练权重:少步蒸馏,叠 SLA/QAT;**候选识别须含「去冗余」族 =
静态低秩适配器离线合并**,见 `../dit-perf-opt/references/optimization-dimensions.md` §7)→ S5(槽位与判据见 `.agents/README.md` §4 S5-1)
├─ 非 DiT 段(VAE 全部 + host 固定开销;阶段账占比 ≥10% 才启动)→ S6(VAE 模块 / host 模块)
└─ 整体收益确认/产物归档 → 闭环复验(标准回路)

0. 任务启动确认(口径与触发判定前置)

任务判定为主轴、进入 S0 前先做一次启动确认(防中途返工与越界改动):

  1. 预扫支持面与缺口:按 framework-integration/references/framework-support-matrix.md 与目标框架版本,列出预期关键优化路径与缺口清单;用 references/effort-estimation.md 估时间盒。
  2. 与用户一次性确认并登记(记录进 run-state「任务与口径」+「特性覆盖清单」, 旁注 final_report):
    • 目标与验收:无损/有损档位、目标加速、质量门与时间盒;
    • 特性覆盖清单:对固定特性全集 + 预扫缺口逐项给触发判定——做(目标/经验档) / 分析后做 / 不做(无瓶颈 / 预期收益小(整 block <0.5%)/ 框架不支持),理由可查 (清单模板见 run-state.md,闭环前复核无未裁决项);
    • 缺口补齐策略:① 框架侧特性没落地 → 统一走 framework-integration (原 framework-feature-enablement + framework-extension-dev 已合并为本技能) ——框架已有 → 分支 A 开关使能;框架自身结构性缺口 → 分支 B 补齐开发(先确认改动归属与是否接受改 三方框架仓 / 合入上游;跨侧特性按代码落点拆两侧子任务);② fork 补丁 / monkey-patch(钉版本); ③ 绕过;④ 仅记录不补;
    • 实现边界:mindiesd 仓内改动 → dev-workflow 子任务;编排层不直接改代码。
  3. 中途新缺口:回补一次确认,不静默切换补齐方式。

阶段路由表

阶段目标支撑能力技能产物验收点槽位
S0 环境准备环境安装(mindiesd + 三方框架)、权重确认/下载、基线跑通env-install(含 remote-access 工具)、dummy-run环境清单 + 权重校验 + 基线输出import mindiesd 成功;权重无 .incomplete(下载前先确认环境是否已有);dummy-run 出结果S0-1
S1 DiT·融合profiling→识别融合机会(≥rope/norm 等,含其它优化空间)→执行序收益→按框架能力接入(抽象接口=API 接入 / 无接口=compile;算子不存在→operator-dev 开发→初成先 API 接入确认→依框架设计决定 compile;dummy-run 快验→框架验证)framework-integration、profiling-collect、profiling-analyze、pattern-dev、operator-dev、dummy-run算子执行序 + 融合清单 + 三层证据三层证据 + 数值核验 + 精度;候选执行序收益(整 block <0.5% 可不执行);compile 口径=真图命中(禁前端绕开)S1-1、S2-1
S3 DiT·并行带宽探针(4/8/16 卡等)→ 4 卡带宽显著高则 USP4CP2(并行稀疏);默认 USP→CFG→CP(allgather KV/Q 切分)→ 通算掩盖dit-parallel-opt、profiling-collect、profiling-analyze并行方案 + 多 rank 证据 + 掩盖率固定 rank 口径通信下降;掩盖率识别;特性正确开启;输出一致;候选整体耗时评估 + 时间预算内收敛S3-1、S3-2
S4 DiT·有损缓存/稀疏/量化逐个开启 + 精度校验 + 组合试验(允许层回退)performance-optimization、framework-integration、benchmark-dev单特性精度报告 + 组合矩阵(含 [MUST] 覆盖清单)+ 回退名单 + 每档使能复核记录(post-enable-review)目标档(8bit + 80% 稀疏 + 缓存);墙钟 + 精度双指标;含无损项叠加复核;kernel 序列变化特性(量化等)使能后按 post-enable-review 六面复核;S4-2 组合必测集收口(两两 + 三元 Cache+量化+稀疏,无未裁决 [MUST] 行,见 combination-search.md)S4-1、S4-2
S5 DiT·训练感知换入外部训练权重换速度并承担质量代价:少步蒸馏适配器(DiT/模型级),以无损收敛(S1/S3)为前置,可叠 SLA / QAT。候选识别必须含「去冗余」族——服务期静态的低秩适配器可离线合并进权重(把运行时的 down/up 增量对整体消掉;识别判据 = 适配器启动期加载且请求侧 scale 恒定 + 该链下发实例占比高而 device 耗时占比低 + 线性可合并,见 ../../dit-perf-opt/references/optimization-dimensions.md §7;机制、精度存活判据与三形态选择见 ../../quantization-dev/references/lora-merge-and-precision.md)。VAE 侧一律归 S6(含换解码器)framework-integration、performance-optimization质量-速度权衡记录(相对原始模型)+ 两条并列部署建议(保画质档 / 预览档)前置契约先验(步数语义 = denoiser 评估次数 ≠ sigma 点数;权重装载计数防 no-op 假加速);叠加行全量步数实测S5-1
S6 VAE + host非 DiT 段优化:VAE 全部归本阶段(计算 + 通信),内含手段链——无损优先(分片 / 等价 / tile / 编译)→ 达不到目标时启用换权重(有损;含换入外部训练的小型自编码器替换原生解码器);host 段做固定开销优化(交付搬运 + 装载预热,不含并发/吞吐)vae-opt、host-opt(本阶段专属模块)VAE 方案 + 一致性证据;host 固定开销账进入条件:MAO 阶段账测得 非DiT-解码段 / 非DiT-host段 占比 ≥10%(门限口径见 references/bottleneck-labels.md,须带步数档);未达则在推进表登记 skipped(带理由);换权重档须与原生解码器同 latent 对拍 SSIM + 灰度相关 + 钳位占比并声明画质档位;换解码器前先核参考框架契约—
闭环复验端到端收益确认 + 产物归档 + 槽位回填标准回路(见下)复验报告 + 回填记录 + 优化总览报表 + 优化细分报表同窗口同卡组复现;收益口径一致;输出总览/细分报表—

标准回路(采集 → 分析 → 方案 → 复验)

执行步骤与各阶段用法见 workflows/optimization-flow.md「标准回路」;命令/脚本细节在 profiling-collect / profiling-analyze / performance-optimization 单点维护,此处只留指针与约束。

  • Warmup 必须在 profiler 外(默认 5 步,compile 场景 ≥10);差距 <3% 视为噪声(阈值单点维护)。
  • 停止条件:目标达成 / 噪声范围 / 外部瓶颈 / 硬件瓶颈(定义在 performance-optimization)。
  • 强制交付:闭环必须输出优化总览报表(overview_report.md,基线 = TP×N 多卡未优化的 单个完整推理请求墙钟(e2e 实测)、三层级行组 + 每特性组合搜索数据、每行「e2e + 步数 + 首步耗时」列必填)与优化细分报表 (detail_report.md)——双报表缺任一视为未闭环(模板/规则见 references/overview-report.md 与 references/detail-report.md,随 final_report/evidence.json 归档);框架未提供特性须明确标注 「框架未提供」并给证据。本入口在闭环收尾以 stage_gate.py --stage close 校验声明与归档。 e2e 主口径:base/最终推荐/三元组合必须实测;中间行可估算标 [估算];首步耗时辅助; 质量行与最终叠加必须全量步数实测(见 optimization-flow 标准回路「步数口径」)。
  • 写/刷新总览主表时(强制触发 · 不得凭记忆写):先读 references/overview-report.md §2 表 模板 + §2.8 紧凑说明模板与必带章节(说明 三段式 ① 融合/调整了什么 → ② 在什么位置 → ③ 每 step 性能变化,可见文本 ≤180 字目标 / ≤350 字上限;开关与内部代号进附录;长文进 「最佳路径下的特性详解」详情节),再逐行落表;主表写完立即跑 python scripts/report_lint.py {overview_report.md}——error=0 才可继续,随后 python scripts/audit_report.py {overview_report.md}(结构 + 数值)同样 error=0;不得凭人肉 对照宣称合规(三次主表打回的事故复盘与逐条判据见 references/overview-table-failure-postmortem.md)。

评估纪律总纲(无损 / 有损)

执行细节与每阶段确认点/验收 gate 在 workflows/optimization-flow.md;这里只保留跨阶段判据。

  • 无损(S1 融合 / S3 并行):候选集 + 尝试 + 整体耗时评估(性能主口径 = e2e 完整请求 墙钟:锚点行实测;识别/中间行可用首步耗时辅助或 [估算],见 optimization-flow 标准回路 「步数口径」);限时收敛,预算到点带证据收尾;采纳/回退以三层证据判定(图命中 ≠ 运行期生效, kernel diff 为准、锚点行实测 e2e 为最终),命中无收益按证据回退;快测(few-step / dummy-run) 只给方向性结论,采纳项必须回真实 serve 全步长同窗复验(口径边界见 lossless-methodology-notes §F)。
  • 有损(S4):精度/质量看端到端(全量步数多次复现),性能主口径 = e2e 完整请求墙钟(锚点 实测 / 中间行 [估算]),首步耗时(warmup 后第 1 步)作辅助口径跨步数对比——少步只筛方向, 质量行/最终叠加全量步数实测;cache/稀疏/量化发生回退时,回退后最终档必须全量步数实测 e2e 识别性能加速(回退档=潜在采纳锚点,禁止少步/估算宣称,见 combination-search「层回退策略」); 单算子数据只作方向参考;量化按档位链推进 w8a8(mxfp8 式标注) → w8a8f8 → w4a4f8 →(可选)w4a4f4(框架未实现 档不使能;选型来源:框架推荐优先 → mindiesd docs 次之);稀疏 FA 先扫稀疏度-性能曲线 (benchmark-dev / mindie_bench)再端到端,质量由稀疏度调节;稀疏×FA 量化(f8) 会产生新算子 → 按 mindiesd 算子性能分析,框架未接入则本地 benchmark 后接入优选算子与 mask 算法;无损项 叠加复核(被稀释/失效 → 回退并记录);组合试验按 dit-perf-opt/references/combination-search.md(seam 静态判定 / 单变量叠加 / frontier 保留 / 层回退 + 必测组合覆盖集 [MUST]:两两全测 + 三元 Cache+量化(w8a8f8)+稀疏 强制,防静默缺行—— 量化组合以 w8a8f8 为代表档、Cache 与时间步优化二选一);试验记录表格化:分类用 算子(稀疏度xx%)(如 rf_v2(80%))与量化规格标注(w8a8(mxfp8) 式); Cache/时间步与框架能力看齐(mindiesd 不做额外适配); 改变 kernel 序列/数据口径/显存/精度域的特性(量化/稀疏档/缓存/并行拓扑/compile/offload) 落地后按 references/post-enable-review.md 六面复核并留痕(融合 / 通信 / 显存并行 / 质量口径 / 组合 / 计数;量化后需按新序列重走 S1(融合)/S3(并行)回路并重审通信量化可能)。
  • 训练感知(S5):独立阶段——以无损收敛(S1/S3)+ 少步蒸馏为基础,叠加 SLA/QAT 时逐档给「相对原始模型」的质量-速度权衡;少步蒸馏权重:框架支持 4/8 步蒸馏权重则下载尝试 (推荐 modelscope 社区),框架本身不支持则跳过(不额外适配);与 S4 有损维的 seam 语义: 已由首案例界定——训练感知档可与免训练有损档直接叠加(量化/稀疏在少步档同样生效), 但少步档下 Cache 可能整体失效(步数预算被 warmup 吃满),判据用「开/关两档产物 md5 是否 相同」的字节级等价,而非加速比(见 framework-integration/references/train-aware-lossy-method.md §4.3)。
    • 换入外部训练权重前,先验三条前置契约(首案例证明这是最贵的一课): ① 步数语义:声明了 base schedule 的蒸馏适配器,num_inference_steps=N = denoiser 评估次数,不是 N-1 个 sigma 区间——按 sigma 点理解会少跑一步; ② 装载计数契约:日志须出现目标模块数 / rank 提升 / 各 worker 激活记录,防「权重没生效 但请求跑通」的 no-op 假加速; ③ 换组件前先读参考实现(如同类框架的官方实现)的判定契约(用什么张量形状识别该 checkpoint、用什么参数构造、latent/输入是否被变换)——契约对不上就是选错权重, 扫参不可能补回架构级错配(方法与四个契约项见 framework-integration/references/train-aware-lossy-method.md §3.3)。
    • 换入的组件属「预览级」时必须并列两条部署建议(保画质档 / 预览档),只报最高加速比 视为交付缺失;质量取证优先用灰度相关 + 钳位占比 + 输出 std 三项(PSNR 对丢高频的 预览级解码器不敏感,见 quality-gate.md)。
    • 方法(与产物隔离):framework-integration/references/train-aware-lossy-method.md —— 通用分类、三条前置契约、协同定位比值法、质量分层、归因链与声明纪律; 某框架的开启方式属框架差异,见该框架的 enablement 文档 (如 framework-integration/references/vllm-omni-train-aware-enablement.md)。
    • 数字纪律(看趋势与量级,不看绝对值):不写绝对耗时与绝对质量分值(只在本次环境 成立,会被误读为该组合预期值);要写大致加速比(量级/约数)与质量变化度(相对基线的 差值/降幅);比例关系与方向结论(标「本组合观测」)保留;原始实测数字留在会话产物目录 (纪律见 .agents/README.md §7「数字纪律(强制)」)。
  • 自动化执行要点:每次只改一个变量;证据链三层递进;正确性先于性能(输出不对性能无意义); 同窗口同卡组、多次复现取中位数;单次结果不迁移(换框架/并行配置必须重验)。
  • 优化方向动态优选(禁止路径固化):同一方法在不同框架下由不同能力实体承载(融合 op / eager 路径 / 框架自带开关 / 待开发缺口),收益因此不同、优选方向也随之不同 ⇒ 不得把某个 模型的优化路径固化成执行序(案例里的方向结论只作「该组合观测」)。方向必须在任务内判定: ① 本任务口径下测单点(不引用别处排序)→ ② 比值法(实测 ÷ 单点连乘)定协同 → ③ 结合能力面(framework-support-matrix.md 该框架列)与本任务实测收益 → ④ 定方向并登记 「为何这样排序」;换框架 / 换模型 / 换负载规模(时长、分辨率、序列长、拓扑)= 重判。

声明纪律与真实性核验(收益数字的归因与边界)

  1. 收益声明必带分母:vs-naive / 同拓扑同卡组 baseline / 上一版本;禁止静默混用分母; 无匹配基线的运行只报绝对值并注明「不宣称加速」。
  2. 证据分级与宣称范围:CPU/静态检查 → 单次 smoke(运行契约证据)→ formal (同窗口同卡组 ≥N 次 hot 取中位数,注明排除项)→ 才允许对外宣称;smoke ≠ formal ≠ 质量门。
  3. 计时口径显式化:写明计时起止边界与排除项(model_load / compile_prime / warmup); 中位数配样本数。
  4. 真实性核验(计数契约):宣称收益前必须证明技术真实参与——记录每技术运行期计数 (缓存复用次数、稀疏/量化 kernel 调用数、融合 kernel 实际执行次数);预期计数不符按 fail-closed 处理(见 framework-integration「特性开关生效验证」),防 no-op 假加速。
  5. off-identity 交叉核验(S4):关闭该技术应恢复 baseline 行为,作为伪影/收益归因证据。
  6. 质量门禁(S4/闭环):有损项端到端质量判定(定量 + 视觉伪影 + off-identity)方法与工具 见 accuracy-gate/references/quality-gate.md + 仓库 evals/;本入口只检查 门禁是否产出 pass/fail 结论并登记进 run-state 备注与 final_report「口径与声明」。
  7. 契约变更即新版本:改变基线/拓扑/口径/特性组合/产物结构(含把某任务结论迁移到另一任务、 跨框架复用档位)→ 旧 claims 失效并显式关闭,重跑 smoke + formal 且质量门禁重过后方可再宣称 (见 workflow「阶段推进规则」9);有损质量对照锚 = 同 seed 冻结 baseline 帧,阈值不跨负载迁移。

Reference Files

  • workflows/optimization-flow.md — 加载时机: 入口分流后必读(阶段模板/方案确认点/验收 gate/闭环强制交付/阶段反馈)
  • references/run-state.md + scripts/stage_gate.py — 加载时机: 任务开始(建 run-state)与 每阶段收尾(回写推进表 + 跑门禁)时
  • workflows/references/dispatch-templates.md — 加载时机: 派发 subagent 或要求执行者提交自 验证回执时
  • references/agent-roles-and-handoff.md — 加载时机: 准备派发子 agent / 开多特性并行验证 / 换 session 接力之前(四角色分工、交付件与指针链、交接单、并行控制面、拒收与失败模式; 默认单 agent 自执行,扇出前先过 §1 判据)
  • 能力技能 SKILL.md(路由目标):env-install / remote-access / framework-integration / profiling-collect / profiling-analyze / performance-optimization / dit-parallel-opt / dummy-run / benchmark-dev / pattern-dev / operator-dev —— 加载时机: 按「阶段路由表」 命中对应阶段时加载对应技能
  • references/artifact-layout.md — 加载时机: 产出/归档闭环产物(manifest / final_report / evidence.json)时
  • references/report-contract.md — 加载时机: 写总览表前核对报表列契约(列定义 + lint 指向 + 审计口径;自 perf-gate/references/ 迁入,L1 单点)时
  • references/bottleneck-labels.md — 加载时机: §0 启动确认后判定瓶颈点、把任务交给优化域入口、 以及判定 S6 进入条件(非 DiT 段 10% 门限,须带步数档)时(标签枚举与门限口径的单一真源)
  • references/overview-report.md + references/detail-report.md — 加载时机: 闭环复验 / 产物归档时(强制输出总览 + 细分双报表);其中 overview-report.md §2 + §2.8 在「写/刷新 总览主表」时即须加载(模板 + 紧凑说明模板 + 附录/详情节要求),不得等闭环才读
  • references/overview-table-failure-postmortem.md — 加载时机: 写/刷新总览主表前(三轮主表 打回的根因复盘:契约已有要求为何没生效、逐条缺陷串与机械判据、规则落点),与 §2.8 同读
  • references/manifest-schema.md + scripts/{seam_check.py, manifest_dryrun.py} — 加载时机: 生成/校验 manifest、运行前 dry-run 门禁、组合候选静态 seam 判定时(零 NPU/零数据)
  • references/search-orchestration.md — 加载时机: 需要自动推进组合搜索或并发多 agent 编排时 (默认人工节奏,护栏必读)
  • accuracy-gate/references/quality-gate.md + 仓库 evals/ — 加载时机: S4/闭环 有损质量判定时(质量工具:evals/scripts/quality_compare.py 现算 quality.json、 evals/scripts/gen_profile.py S0 冻结后生成 profile 到 runs/{task}/profiles/、 evals/scripts/check_profile.py close 前强校验——具体模型 profile 不入库)
  • scripts/report_lint.py — 加载时机: 写/刷新总览主表后立即跑(主表 8 列/枚举/锚点禁估算 + §2.8 可读性:开关/代号、说明长度、融合三段式、必带附录与详情节;stage_gate close 自动联动); 自测 scripts/report_lint.py --selftest,样例说明 scripts/report_lint_cases.md
  • references/lossless-methodology-notes.md — 加载时机: S1 融合候选工作流 / S3 内存受限并行 解锁与量化后复查(§D 量化后融合重审 / §E 量化后通信重审)时
  • references/post-enable-review.md — 加载时机: S4 每档特性落地后 / 任何改变 kernel 序列/ 数据口径/显存/精度域的特性使能复核时
  • references/effort-estimation.md — 加载时机: §0 启动确认(时间盒 / 预算 / 候选排序)与每阶段 计划时
  • dit-perf-opt/references/combination-search.md — 加载时机: S4 需同时开启 ≥2 个 有损维度时
  • framework-integration/references/framework-support-matrix.md — 加载时机: S1/S4 使能某特性前查框架支持面、使能失败排查、组合候选裁剪时
  • framework-integration/SKILL.md — 加载时机: §0 判定「框架侧特性没落地」时(分支 A 使能 / 分支 B 框架自身结构性缺口补齐,comm-stream / 缓存 / 稀疏量化消费者等;原 framework-extension-dev 已并入本技能)
  • .agents/README.md §2/§4/§7 — 加载时机: 槽位登记与经验/case 回填归属判定时

维护与更新

  • 阶段/支撑技能/验收点变化 → 同步本表、workflows/optimization-flow.md 与 .agents/README.md 对应章节。
  • 阶段清单变化 → 同步 scripts/stage_gate.py 的 STAGE 常量与 references/run-state.md。
  • 新经验回填槽位(README §2/§4)→ 视内容量决定是否在对应技能补充 reference。
  • 实验复盘产出可复用 case → 按 .agents/README.md §7「case 回填规范」沉淀到对应能力技能 references/,并同步本表引用。
  • 本入口的 description 定位句与 README 一致,改动时同步。

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**精度验收标准**:凡是"改动不应改变结果"的场合(等价替换、算子/子模块融合、并行切分、 编译与图下发、拷贝消减),都按本标准判"合格 / 不合格"——等价分层(L1 逐位 / L2 数值门 / L3 有损门)+ 三级验收序(① 同配置重跑逐位 → ② 跨配置数值门 + 产物 md5 不变 → ③ 质量门)+ 判据不达标时的排障入口。当用户说"这个算子能不能换个写法/换个 kernel/等价实现/ 无损替换""替换后结果会不会变""怎么证明逐位一致""结果不对""花屏""尾部塌了" "CPU 跑对 NPU 跑不对",或发现某个 hotspot 占了大头(例如某类算子在阶段里占 90% 以上)想动手时, 都应触发;即使用户只说"这样改有没有把结果改坏""能不能判它是无损的"也应触发。 覆盖:等价分层与判据、满足本标准的实现约定(per-shape 对拍写进实现,把索引/相位/顺序类重写 错误在首次调用抓住)、per-shape 条件性等价(同一改动在不同形状下结论可能不同)、 判据不达标 → `references/silent-failure-localization.md` 排障入口、否决案例的形态学 (换写法未换 kernel / 差异极小仍非逐位 / 等价但 OOM)、以及收益口径的归属(性能数字一律交 `perf-gate`)。 **近义分流**:选量化档 / 特性选档(要不要开量化、开哪一档)→ `dit-perf-opt`; 并行选型(USP / CP / TP 怎么切)→ `dit-parallel-opt`;本技能只判"结果是否被改变", 不负责选档与选型。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

NPU 图批量下发能力(aclgraph / aclgraph_ex 家族)的开发与调优。覆盖 mindiesd 的 aclgraph_backend:NPUGraph 静态 capture、全局 graph pool、 lazy capture、专用 copy stream + event 管线、shape/dtype 校验、max_entries 驱逐。 当用户需要减少 host launch 开销、静态 shape 大 batch 场景加速、 或排查 NPUGraph replay 输入不匹配问题时使用此 skill。 即使用户只提"批量下发""graph capture""图捕获"而未说 aclgraph,也应触发; pattern/Inductor 融合(default 后端)见 pattern-dev,算子本体见 operator-dev, 本技能只覆盖图批量下发。由 dev-workflow 的编译开发阶段与 model-auto-optimization 的 图下发场景指引加载。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

MindIE-SD 核心算子(FA/BSA/GMM/MM)性能基准工具链。使用:模型优化(model-auto-optimization 的 S1/S4 选型)中用 mindie_bench 对单算子做实现级实测,按 dtype/量化档/稀疏度/形态对比 选出最优配置(产物:选型证据;稀疏度-性能曲线供 S4 稀疏度选型);开发:benchmarks/ 工具链扩展与新算子接入测试(供 operator-dev / pattern-dev 调用)。 当用户需要对比算子实现选型、新增或修改 benchmark 代码、排查 benchmark 数据异常、 给基准加算子/指标时使用;即使用户只说"benchmark 数据不对""给基准加个算子" "对比下这几个 FA 实现哪个快"也应触发;特性级方案选档请走 dit-perf-opt (本 skill 只做实现级实测)。 由 model-auto-optimization 的 S1/S4 选型场景与 operator-dev 的算子接入验证场景调用, 亦由 dev-workflow 在基准开发时指引加载。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

MindIE-SD Python 代码格式与 lint 规则。当编写、格式化、lint 检查或审查 MindIE-SD 项目的 Python 代码时使用此 skill。 即使用户只提到"提个MR"或"代码好像有 lint 问题"而未明确说格式化,也应触发;Markdown 格式问题见 markdown-lint,提交/PR 规范见 mindie-sd-community-governance。 通常由 dev-workflow 在编码阶段指引加载。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

MindIE-SD 仓库开发总入口(侧轨)。当用户进行 MindIE-SD 的任何代码开发工作时使用此 skill—— 包括但不限于写 pattern、改测试、部署到昇腾、跑 benchmark、性能分析、多卡并行、复盘归档。 模型/三方框架自动优化类任务(非本仓代码改动)由 model-auto-optimization 入口承接, 本入口只在优化流程需要新增 pattern/算子/部署代码时承接其指向的开发子任务。 即使用户未明确提到"开发流程",只要涉及 MindIE-SD 代码改动都应触发。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

分布式并行策略选型与实测(USP / CP 通信掩盖 / CFG / TP/RSP/PP 概览;含拓扑相关选型 (按实测拓扑分域条件化:域内 bulk vs 跨域 head-parallel 翻转)与 AlltoAllV 缺陷绕过)。在 model-auto-optimization 中承担 S3:优先 USP、结合拓扑带宽差异选 CP,少量 step + 多 rank 验证特性开启与掩盖(产物:并行方案 + 多 rank 证据)。当用户需要多卡并行 策略选择、**序列并行形态抉择**(纯 Ulysses vs 复合 AllGather-KV×Ulysses:按 GQA / 跨域带宽 / 形态 plumbing 条件化定胜负)、**并行 × 稀疏叠加**(seam 契约:先汇聚后稀疏、 窗口偏移、块对齐、per-head 掩码;含「稀疏看似生效实则未生效」判定)、通信掩盖调优 (含**掩盖率上限**:1-1/n 何时成立、c/f 决定的真实上限、没生效的排查)、**并行方案 差异归因**(阶段 Δ 分解 / 集合通信按 communicator 归属 / 4→8 卡线性度),或排查多卡 跑不动 / 通信暴露大 / 换卡组 / 端口 bind / HCCL 带宽验证问题时使用;**并收编原并行作用域诊断**: 改了 SP/CP/Ulysses/AllGather-KV 后**不报错但结果没变/性能没变**、或小规模能跑大规模崩 (如 Ascend EE1003 coreDim 超限)时,用本技能证明"改动到底有没有生效"(判别量逐层收窄 + 两侧对照 + 日志≠生效,见 `references/scope-effectiveness-check.md`); 即使用户只说 "多卡跑不动""通信暴露大""为什么没达到 6/7 的掩盖率""CP 和 USP 该选哪个""CP 叠稀疏 怎么不生效"而未说并行,也应触发。特性档位/接口事实见 `docs/zh/features/parallelism.md` /`usp.md`(仓内真源),框架侧开启见 framework-integration; 本技能承载选型决策、monkey-patch 掩盖与多卡诊断实测。 由 dev-workflow 多卡场景触发,亦由 model-auto-optimization 的 S3 阶段触发。

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Ascend/MindIE-SD15Updated Oct 17, 2026

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