msmodelslim-ep-parallel-adaptation

SkillAI & models

A skill for ai & models by kali20gakki.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Then ask your AI: use the msmodelslim-ep-parallel-adaptation skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by kali20gakki/msagent in skills/quantizer/msmodelslim-ep-parallel-adaptation/SKILL.md and read by ahel’s review.


name: msmodelslim-ep-parallel-adaptation description: | 为 MoE 模型提供 EP(Expert Parallel)多卡并行适配:确认 MoE 架构 → 检查 EP 是否就绪 → 未就绪时完成 EP 代码改造(专家按 rank 分片构造、权重按 rank 加载、Smooth/QuaRot/LN fuse 等量化映射本地化)→ 用真实多卡日志 [EP_CHECK] 验证结构分片,再用 [EP_ACT_GATE](单卡量化 vs 多卡 EP 量化逐层激活余弦相似度)验证数值一致, 最终回传 EP_ADAPT_RESULT=PASS。 本 Skill 只保证「后续调优全程以 EP 并行进行」,不承担量化、测评迭代、结构化回退与最终交付; 调优主流程由 quantization-accuracy-tuning-orchestrator 承接。 license: Apache-2.0 metadata: version: 0.1.0 domain: quantization framework: msmodelslim protocol: cli skill_class: tool aliases: - ep-parallel-adaptation - moe-ep-adaptation - ep-check trigger_intents: - EP 并行适配 - 多卡 EP 量化适配 - MoE 专家分片适配 - EP 就绪检查 keywords: - EP 适配 - Expert Parallel - MoE 专家分片 - EP_CHECK - EP_ACT_GATE - 多卡并行 - 激活值余弦相似度门禁

EP 并行适配 Skill(适配层)

概述

本 Skill 只做一件事:把一个 MoE 模型改造成可被多卡 EP(Expert Parallel)并行运行的状态, 保证后续量化调优的每一步都真实地跑在 EP 并行上,而不是退化为单卡或全量专家。

维度本 Skill 负责不属于本 Skill
范围MoE 检查、EP 就绪检查、EP 代码改造、[EP_CHECK] 验证量化、测评迭代、结构化回退、最终交付
产物EP 适配完成证据(EP_ADAPT_RESULT=PASS)Practice YAML、量化权重、测评结果

调优主流程(环境准备 / 模型准备 / 量化配置调优 / 结果输出)始终在 quantization-accuracy-tuning-orchestrator 内,本 Skill 只是其中量化前的适配环节。

触发条件

  • 用户要求对 MoE 模型做量化调优,且给出了多卡(≥2 卡)设备;
  • 目标模型为带 routed experts 的 MoE 架构;
  • 运行环境支持多卡分布式(Ascend NPU / HCCL,至少 2 卡)。

决策树

被 orchestrator 委派 EP 适配
  │
  ├── 第 1 步:MoE 模型检查
  │     ├── 无 routed experts → 回传 requires_ep=false,无需 EP,返回单卡/DP 流程
  │     └── 是 MoE → 继续
  │
  ├── 第 2 步:EP 就绪检查
  │     ├── 已就绪 → 直接进入第 3 步验证
  │     └── 未就绪 → 完成 EP 代码改造(见 references/ep_implementation_guide.md)
  │
  └── 第 3 步:EP 验证
        ├── 3a 结构门禁:多卡日志含 `[EP_CHECK]` 且 Check 1~6 全部通过
        ├── 3b 数值门禁:单卡量化 vs 多卡 EP 量化,逐层激活余弦相似度(`[EP_ACT_GATE]`)
        │     ├── 结构 FAIL → 直接 EP_ADAPT_RESULT=FAIL(不跑数值门禁)
        │     └── 结构 PASS + 数值 PASS → EP_ADAPT_RESULT=PASS
        └── 数值 FAIL → EP_ADAPT_RESULT=FAIL,回传 first_diverged_layer

职责边界

  • 做:MoE 检查、EP 就绪检查、EP 代码改造、[EP_CHECK] 结构验证 + [EP_ACT_GATE] 数值验证(单卡量化 vs 多卡 EP 量化),回传 EP_ADAPT_RESULT(与 requires_ep)。
  • 不做:不生成/修改 Practice YAML、不执行 msmodelslim quant、不测评、不做结构化回退、不做合规交付与磁盘管理。
  • 适配完成后把结果回传给 orchestrator,由其继续后续量化调优;本 Skill 不接管调优主流程。

工作流参考

步骤参考文件说明
第 1 步:MoE 模型检查references/ep_checklist.md确认 MoE 架构与专家参数
第 2 步:EP 就绪检查与改造references/ep_implementation_guide.md专家分片、权重按 rank 加载、mapping 本地化
第 3 步:EP 验证references/ep_checklist.md[EP_CHECK] 结构硬检查(Check 1~6)+ [EP_ACT_GATE] 数值门禁(Check 7)

参考资料

文件说明
EP 验收检查清单EP 适配硬检查(EP Check 1~6)+ 数值门禁(EP Check 7)与交付验收
EP 实施指南真实 EP 代码改造参考(专家分片、权重加载、mapping 本地化)
量化映射适配指南Smooth/QuaRot/LN fuse 等量化映射的 EP 本地化
EP 激活值一致性门禁单卡量化 vs 多卡 EP 量化逐层激活余弦相似度(EP Check 7)

Signals

GitHub stars
31
Forks
8
Last commit
Sep 2026
Advanced
Item type
skill
Key
msmodelslim-ep-parallel-adaptation
Source
github.com/kali20gakki/msagent