函数transform_and_load_checkpoint在此处被调用，但它既没有在本文件中定义，也没有被导入。这将导致运行时出现NameError。请从mindformers.checkpoint.checkpoint中导入此函数。

此方法以及get_loglikelihood和get_mink_percent方法中存在严重问题。它们在处理MindSpore模型输出时，错误地使用了PyTorch的API（例如contiguous()、.float()、torch.nn.CrossEntropyLoss）。MindSpore的Tensor对象与PyTorch的Tensor对象不兼容，这将导致运行时错误。这些函数需要完全使用MindSpore的API重写，以确保其功能正确。

使用裸露的except:语句会捕获所有异常，包括像SystemExit和KeyboardInterrupt这样的系统退出信号，这使得程序难以调试和正常中断。建议捕获更具体的异常，例如Exception，以避免意外行为。

在yaml_cfg_file的路径中使用了双斜杠（//）。虽然这在某些操作系统上可能有效，但它不是标准用法，并可能在其他系统上导致路径解析问题。建议使用单个斜杠以保证路径的正确性和一致性。

此文件中导入了load_checkpoint_with_safetensors、load_checkpoint和compile_model，但它们在代码中并未使用。为了保持代码整洁并避免混淆，应移除这些未使用的导入。

日志记录函数self.logger.info被传入了多个参数。通常的最佳实践是传入一个格式化好的字符串。这不仅能提高代码的可读性，也更符合标准的日志记录规范。

此函数中为mindformer-model添加了特殊的处理逻辑来传递batch_size。虽然这能解决当前问题，但它降低了通用构建函数的可维护性。为每种新模型类型添加if/else分支会使代码越来越复杂。建议考虑一种更通用的机制来处理模型特定的初始化参数，而不是针对特定模型进行硬编码。

The methods get_ppl, get_loglikelihood, and get_mink_percent (and their internal _ counterparts) are implemented using PyTorch APIs (torch.nn.CrossEntropyLoss, .contiguous(), .float(), etc.). However, the tensors they operate on (outputs from get_logits and inputs['tokens']['input_ids']) are MindSpore tensors. This mismatch will cause a runtime crash.

To fix this, you need to convert the MindSpore tensors to PyTorch tensors before using them with PyTorch functions, for example, by using .asnumpy() and torch.from_numpy().

Additionally, get_loglikelihood has further issues like using PyTorch-specific return_tensors='pt' and model.device, which will also fail with a MindSpore model.

    def _get_ppl(self,
                 inputs: List[str],
                 mask_length: Optional[List[int]] = None) -> List[float]:
        """Get perplexity scores given a list of inputs.

        Args:
            inputs (List[str]): A list of strings.
            mask_length (Optional[List[int]]): A list of mask lengths. If
                provided, the perplexity scores will be calculated with the
                first mask_length[i] tokens masked out. It's okay to skip
                its implementation if advanced features in PPLInfernecer is
                not needed.

        Returns:
            List[float]: A list of perplexity scores.
        """

        outputs, inputs_data = self.get_logits(inputs)
        # Convert MindSpore tensors to PyTorch tensors for loss calculation
        shift_logits = torch.from_numpy(outputs.asnumpy())[..., :-1, :].contiguous().float()

        input_ids_torch = torch.from_numpy(inputs_data['tokens']['input_ids'].asnumpy())
        shift_labels = input_ids_torch[..., 1:].contiguous()

        loss_fct = torch.nn.CrossEntropyLoss(
            reduction='none', ignore_index=self.tokenizer.pad_token_id)
        loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)),
                        shift_labels.view(-1)).view(shift_labels.size())

        if mask_length is not None:
            mask = torch.zeros_like(shift_labels)  # [batch,seqlen]
            for i in range(len(mask)):
                for j in range(mask_length[i] - 1, len(mask[i])):
                    mask[i][j] = 1
            loss = loss * mask

        lens = (input_ids_torch !=
                self.tokenizer.pad_token_id).sum(-1).cpu().numpy()
        if mask_length is not None:
            lens -= np.array(mask_length)
        ce_loss = loss.float().sum(-1).cpu().detach().numpy() / lens
        return ce_loss

The msrun command for multi-node execution (nnodes > 1) has incorrect parameters:

1. Incorrect worker_num: It's set to self.num_procs, which is the number of processes per node. It should be the total number of workers across all nodes (self.num_procs * self.nnodes).
2. Incorrect local_worker_num: It's set to self.local_worker_num, which defaults to 0 if not provided in the config. This is incorrect. It should be the number of workers on the current node, which is self.num_procs.

            if self.abbr == "mindformer-model" :
                total_workers = self.num_procs * self.nnodes
                local_workers = self.local_worker_num if self.local_worker_num > 0 else self.num_procs
                command = (
                    f"msrun "
                    f"--worker_num={total_workers} "
                    f"--local_worker_num={local_workers} "
                    f"--master_port={port} "
                    f"--master_addr={self.master_addr} "
                    f"--node_rank={self.node_rank} "
                    f"--log_dir='output/msrun_log' "
                    f"--join=True "
                    f"--cluster_time_out=7200 "
                    f'{script_path} {cfg_path}'
                )

Using assert for validating input parameters is not recommended for production code, as assertions can be disabled with the -O flag, which would bypass this check. It's more robust to raise a ValueError for invalid inputs to ensure the validation is always performed.

The logger call self.logger.info("load checkpoint path : ", config.load_checkpoint) passes multiple arguments. A standard Python logger will print this as a tuple, e.g., ('load checkpoint path : ', 'your/path'). To format the log message correctly, you should use an f-string or other string formatting methods.

The except ValueError: clause catches the exception but doesn't include the original exception when raising a new one. This discards the original stack trace and error context, making debugging more difficult. It's better to use raise ... from e to preserve the exception chain.

The logic for constructing the msrun command is duplicated between the single-node multi-GPU case and the multi-node case. This reduces maintainability, as changes need to be applied in two places. Consider refactoring this into a helper function to build the msrun command string.

The code adds special handling for mindformer-model by checking its attr and abbr to pass batch_size to its constructor. This creates a tight coupling and makes the build process harder to maintain. If other models need similar treatment in the future, this if/else block will grow.

A more scalable approach would be to avoid this special casing. For instance, you could consider not popping batch_size from the config and letting models that don't need it ignore it via **kwargs. If popping it is necessary for other models, a more generic mechanism (e.g., a flag in the model config) would be preferable to hardcoding model names.

当 yaml_cfg_file 为 None 时，MindFormerConfig(yaml_cfg_file) 可能会失败。__init__ 函数签名允许 yaml_cfg_file 为 None，因此在调用 MindFormerConfig 之前应该添加一个检查，以确保 yaml_cfg_file 不是 None，或者在 yaml_cfg_file 为 None 时进行适当的错误处理。

例如：

if not yaml_cfg_file:
    raise ValueError('`yaml_cfg_file` is required for MindFormerModel')
self.config = MindFormerConfig(yaml_cfg_file)

此处的注释提到了 torchrun，但对于 MindFormer 模型，实际使用的是 msrun。这可能会误导用户。建议将注释更新为 msrun 或更通用的描述，以反映实际使用的启动器。

torch 库被导入但未在文件中使用。为了保持代码整洁和避免不必要的依赖，建议移除这个未使用的导入。

DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 是一个可变字典。直接赋值 kwargs = DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 然后调用 kwargs.update() 会修改 DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 本身，这可能在后续调用中导致意外的副作用。建议在赋值时创建一个副本以避免这种情况。
此外，将 DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 定义为类级别的常量会更清晰。

使用 except Exception: 过于宽泛，它会捕获所有类型的异常，可能会掩盖非预期的错误。建议捕获更具体的异常，例如 OSError 或 transformers 库在模型加载失败时可能抛出的特定异常，以提高代码的健壮性和可维护性。

在这里，对话模板被硬编码为 'vicuna'。这限制了模型的灵活性，因为不同的模型可能需要不同的对话模板。建议将模板名称作为可配置的参数，例如通过 generation_kwargs 或 __init__ 的新参数传入，以支持更广泛的模型。

assert 语句通常用于检查开发过程中的内部不变量，而不应用于验证运行时输入。如果 mid 模式下 messages 列表的长度不为 1，assert 将会使程序崩溃，且不会提供清晰的错误信息。建议使用 if 条件判断并抛出 ValueError，向用户提供更明确的错误说明。

当前对 end_str 和 origin_stopping_criteria 的后处理方式在循环中重复创建列表 (decodeds = [...])，当 decodeds 列表或停止标记列表很大时，效率较低。建议将所有停止标记组合起来，并在一次遍历中处理每个解码后的字符串，以提高性能。

在单节点多卡 (self.nnodes == 1) 和多节点 (self.nnodes > 1) 的情况下，构造 msrun 命令的逻辑存在大量重复代码。这使得代码难以维护和修改。建议将 msrun 命令的构建逻辑提取到一个独立的辅助函数中，以减少重复并提高代码的可读性。

此处为 mindformer-model 添加了特殊的构建逻辑，以便在模型初始化时传递 batch_size。虽然这可能是必要的，但它为代码引入了一个特例，降低了可维护性。建议在此处添加一条注释，解释为什么 MindFormerModel 需要在 __init__ 时获取 batch_size（例如，用于模型加载时的占位符张量），以帮助其他开发者理解这个特殊处理的原因。

在多机多卡（self.nnodes > 1）场景下，msrun 的 --worker_num 参数应该设置为总的进程数，即 nproc_per_node * nnodes。当前代码中，它被错误地设置为了 self.num_procs（即 nproc_per_node），这将导致 msrun 无法在所有节点上正确启动所有进程。

在这里，kwargs 直接赋值为 DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS，它是一个字典。随后的 kwargs.update(tokenizer_kwargs) 操作会直接修改 DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 本身。这会导致在多次调用 _load_tokenizer 时，DEFAULT_TOKENIZER_KWARGS 的值会累积之前的修改，可能引发意想不到的副作用。为了避免这种情况，应该使用 .copy() 方法创建一个副本。

这里的代码 outputs = outputs.get('sequences', outputs) 存在风险。如果 outputs 是一个字典但没有 'sequences' 键，get 方法会返回默认值 outputs（即字典本身）。这会导致下一行 [seq.tolist() for seq in outputs] 对字典进行迭代，从而引发 AttributeError。建议修改为更安全的处理方式，确保在访问 'sequences' 失败时能正确处理。

在多机多卡场景下，--local_worker_num 参数使用了从配置中读取的 self.local_worker_num。然而，这个新配置项在 __init__ 中默认值为0 (run_cfg.get('local_worker_num', 0))。如果用户没有在配置文件中显式设置 local_worker_num，msrun 会收到 --local_worker_num=0，这很可能会导致启动失败。

为了提高健壮性，建议直接使用 self.num_procs（即每节点的进程数）作为 local_worker_num 的值。这与单机多卡场景下的逻辑也更一致。

此文件中导入了 torch 模块，但在整个文件中并未使用。为了保持代码整洁和避免不必要的依赖，建议移除未使用的导入。