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EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2
GitHub指导编写符合 Conventional Commits 规范的 Git 提交信息，确保格式一致、语义清晰，支持自动变更日志生成。
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Skills in Collection (8)
指导编写符合 Conventional Commits 规范的 Git 提交信息，确保格式一致、语义清晰，支持自动变更日志生成。
用户请求生成或修改 git commit message
代码提交前需要规范化提交说明
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解析 LLaVA-OneVision2 中 cu_lengths 与 patch_positions 对 ViT 及 LLM 阶段注意力边界的控制机制，用于调试 packed 行为及跨样本隔离。
调试 packed vs non-packed attention behavior
分析 packed 序列中跨样本隔离机制
理解 ViT 和 LLM 层 attention 控制区别
npx skills add EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2 --skill cu-lengths-attention-flow -g -y
指导在多台节点上并行运行脚本，将大规模SFT JSONL数据打包为无填充的Energon WebDataset分片，支持多模态数据处理与元数据集组装。
需要处理几十万至百万级样本的大规模SFT数据
需按固定序列长度将JSONL转换为WebDataset格式
需要在分布式节点上并行执行数据打包任务
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分析调试多GPU训练中LengthPoolSortDataset的跨Rank长度同步机制，通过排序对齐样本长度以消除梯度All-Reduce等待瓶颈，调优pool_size提升训练效率。
多GPU训练速度异常或存在同步瓶颈
需要调优length_sort_pool_size参数
排查数据加载阶段的rank间负载不均
npx skills add EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2 --skill length-pool-sort-dataset -g -y
用于验证 HuggingFace 与 Megatron/MCore checkpoint 的行为一致性，提供 pytest 套件及转换脚本，支持 TP/PP 配置检查及模型格式互转。
验证 HF 和 Megatron 模型权重一致性
执行模型转换或重分片测试
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用于诊断、设计和转换 Megatron/Megatron-Core 检查点，依据 TP/PP/EP 并行策略确定目录布局规则，避免误判 PP 为 3D 布局。
排查 Megatron 检查点加载错误
转换不同并行策略的检查点格式
设计检查点存储结构
npx skills add EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2 --skill megatron-checkpoint-layout -g -y
用于将独立的ViT编码器和LLM合并为统一的LlavaOnevision2 HuggingFace检查点，并验证合并后权重及推理输出与原始模型的一致性。
需要合并ViT和LLM模型权重
验证多模态模型合并后的权重正确性
检查合并模型的推理输出一致性
npx skills add EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2 --skill merge-ov2 -g -y
指导配置LLaVA-OneVision2训练侧样本打包的环境变量，解释OFFLINE_PACKING_BMR与OFFLINE_PACKED_DATA必须同时启用的原因，澄清VQA分支为死代码。
配置LLaVA-OneVision2训练脚本环境变量
调试训练侧样本打包导致的注意力泄漏问题
排查cu_lengths张量异常
npx skills add EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-2 --skill offline-packing-env-vars -g -y
