MindStudio Probe
✨ 最新消息
🔹 [2026.03.28]:msprobe 仓库 ADump 模块日落下线通知
🔹 [2026.03.20]:上线大模型训练精度定位指南、大模型推理精度定位指南及常用框架工具使能指南
🔹 [2025.12.31]:MindStudio Probe 精度调试工具全面开源
ℹ️ 简介
MindStudio Probe(MindStudio 精度调试工具,msProbe)是针对昇腾 AI 处理器打造的全场景精度调试工具链,专为模型开发的精度调试环节设计,支持 PyTorch、MindSpore 等主流框架,可显著提升用户定位模型精度问题的效率。
⚙️ 功能介绍
msProbe 围绕模型精度调试提供三大核心能力,覆盖「数据采集 → 精度比对 → 可视化」完整流程:
核心功能 |
功能说明 |
快速入口 |
|---|---|---|
数据采集 |
通过 config.json 配置,一键采集模型训练/推理过程中的精度数据 |
|
精度比对 |
将采集到的精度数据进行比对,定位出现精度差异的网络层/算子 |
|
可视化 |
解析 dump 数据还原模型图结构,分级可视化定位精度差异 |
上表为最常用的 PyTorch 场景入口。更多框架及使用场景请参见《msProbe 使用指南》。
🚀 快速入门
通过一个可执行样例,快速上手精度数据采集和精度比对功能,请参见《PyTorch 场景精度调试工具快速入门》或《MindSpore 场景精度调试工具快速入门》。
📦 安装指南
支持 PyPI 安装、WHL 安装、源码编译三种方式,具体请参见《msProbe 安装指南》。
📘 使用指南
工具的详细使用方法,请参见《msProbe 使用指南》。
💡 典型案例
🔹 大模型训练精度定位指南
🔹 大模型推理精度定位指南
🔹 常用框架工具使能指南
❓ FAQ
常见问题及解决方案汇总,请参见《FAQ》。
🌌 智能检索
为提升文档查阅效率,我们提供多种高效检索方式:
🔹 精确搜索(ReadTheDocs):关键词全文检索,直达接口、参数与报错等信息。
🔹 AI 问答(DeepWiki):自然语言问答,快速把握项目架构与模块关系。
🔹 AI 问答(ZRead):中文问答体验更优,精准定位功能用法与细节。
🛠️ 贡献指南
欢迎参与项目贡献,请参见《贡献指南》。
⚖️ 相关说明
🤝 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。
🔹 msProbe SIG 会议:定期社区例会,欢迎参与交流与讨论。
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🙏 致谢
本工具由华为公司的下列部门联合贡献:
🔹 昇腾计算 MindStudio 开发部
🔹 分布式并行计算实验室
感谢来自社区的每一个 PR,欢迎贡献 msProbe!

