yoloV10 использует musify-text для замены CUDA на MUSA, а затем torch.musa на torch_musa. После этого при обучении AI возникает ошибка Conv2d MUDNN failed in: RunFusion.

RuntimeError:
Внутренний вызов:
Cell In[18], строка 6
[3] model = YOLOv10('./model/yolov10s.pt')
[5] # yolo detect train data=coco.yaml model=yolov10n/s/m/b/l/x.yaml epochs=500 batch=256 imgsz=640 device=0,1,2,3,4,5,6,7
----> [6] model.train(model='./ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s_mk.yaml',
[7] data='./ultralytics/cfg/datasets/MK_persion.yaml',
[8] epochs=128, batch=32, imgsz=320,
[9] device='musa')

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/model.py:657, в функции Model.train(self, trainer, **kwargs)
[654] pass
[656] self.trainer.hub_session = self.session # прикрепить опциональную сессию HUB
--> [657] self.trainer.train()
[658] # Обновление модели и конфигурации после обучения
[659] if RANK in (-1, 0):

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/trainer.py:214, в функции BaseTrainer.train(self)
[211] ddp_cleanup(self, str(file))
[213] else:
--> [214] self._do_train(world_size)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/trainer.py:328, в функции BaseTrainer._do_train(self, world_size)
[326] if world_size > 1:
[327] self._setup_ddp(world_size)
--> [328] self._setup_train(world_size)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/trainer.py:272, в функции BaseTrainer._setup_train(self, world_size)
[270] if self.amp and RANK in (-1, 0): # Single-GPU и DDP
[271] callbacks_backup = callbacks.default_callbacks.copy() # резервная копия callbacks для проверки amp()
--> [272] self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device)
[273] callbacks.default_callbacks = callbacks_backup # восстановление callbacks
[274] if RANK > -1 and world_size > 1: # DDP

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/utils/checks.py:654, в функции check_amp(model)
[651] try:
[652] from ultralytics import YOLO
--> [654] assert amp_allclose(YOLO("yolov8n.pt"), im)
[655] LOGGER.info(f"{prefix}checks passed ✅")
[656] except ConnectionError:

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/utils/checks.py:643, в функции check_amp..amp_allclose(m, im)
[641] a = m(im, device=device, verbose=False)[0].boxes.data # FP32 inference
[642] with torch_musa.amp.autocast(True):
--> [643] b = m(im, device=device, verbose=False)[0].boxes.data # AMP inference
[644] del m
[645] return a.shape == b.shape and torch.allclose(a, b.float(), atol=0.5)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/model.py:166, в функции Model.call(self, source, stream, **kwargs)
[143] def call(
[144] self,
[145] source: Union[str, Path, int, list, tuple, np.ndarray, torch.Tensor] = None,
[146] stream: bool = False,
[147] **kwargs,
[148] ) -> list:
[149] """
[150] Альтернатива методу predict, позволяющая модели быть вызываемой.
(...)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/model.py:441, в функции Model.predict(self, source, stream, predictor, **kwargs)
[439] if prompts and hasattr(self.predictor, "set_prompts"): # для моделей типа SAM
[440] self.predictor.set_prompts(prompts)
--> [441] return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/predictor.py:168, в функции BasePredictor.call(self, source, model, stream, *args, **kwargs)
[166] return self.stream_inference(source, model, *args, **kwargs) if is_cli else list(self.stream_inference(source, model, *args, **kwargs))
--> [168] return list(self.stream_inference(source, model, *args, **kwargs))

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/_contextlib.py:35, в функции _wrap_generator..generator_context(*args, **kwargs)
[32] try:
[33] # Вызов None для генератора запускает его
[34] with ctx_factory():
---> [35] response = gen.send(None)
[37] while True:
[38] try:
[39] # Передача ответа нашему вызывающему и получение следующего запроса

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/predictor.py:248, в функции BasePredictor.stream_inference(self, source, model, *args, **kwargs)
[246] # Исполнение
[247] with profilers[1]:
--> [248] preds = self.inference(im, *args, **kwargs)
[249] if self.args.embed:
250 yield from [preds] if isinstance(preds, torch.Tensor) else preds # yield embedding tensors

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/engine/predictor.py:142, в функции BasePredictor.inference(self, im, *args, **kwargs)
136 """Выполняет инференс на заданном изображении с использованием указанной модели и аргументов."""
137 visualize = (
138 increment_path(self.save_dir / Path(self.batch[0][0]).stem, mkdir=True)
139 if self.args.visualize and (not self.source_type.tensor)
140 else False
141 )
--> 142 return self.model(im, augment=self.args.augment, visualize=visualize, embed=self.args.embed, *args, **kwargs)

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py:1501, в функции Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
1496 # Если у нас нет хуков, мы хотим пропустить остальную логику в этой функции и просто вызвать forward.
1497 # этой функции, и просто вызвать forward.
1498 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1499 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1500 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1501 return forward_call(*args, **kwargs)
1502 # Не вызывать функции, когда используется jit
1503 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/nn/autobackend.py:423, в функции AutoBackend.forward(self, im, augment, visualize, embed)
421 # PyTorch
422 if self.pt or self.nn_module:
--> 423 y = self.model(im, augment=augment, visualize=visualize, embed=embed)
425 # TorchScript
426 elif self.jit:

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py:1501, в функции Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
1496 # Если у нас нет хуков, мы хотим пропустить остальную логику в этой функции и просто вызвать forward.
1497 # этой функции, и просто вызвать forward.
1498 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1499 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1500 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1501 return forward_call(*args, **kwargs)
1502 # Не вызывать функции, когда используется jit
1503 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/nn/tasks.py:94, в функции BaseModel.forward(self, x, *args, **kwargs)
92 if isinstance(x, dict): # для случаев обучения и валидации во время обучения.
93 return self.loss(x, *args, **kwargs)
---> 94 return self.predict(x, *args, **kwargs)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/nn/tasks.py:112, в функции BaseModel.predict(self, x, profile, visualize, augment, embed)
110 if augment:
111 return self._predict_augment(x)
--> 112 return self._predict_once(x, profile, visualize, embed)

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/nn/tasks.py:133, в функции BaseModel._predict_once(self, x, profile, visualize, embed)
131 if profile:
132 self._profile_one_layer(m, x, dt)
--> 133 x = m(x) # run
134 y.append(x if m.i in self.save else None) # save output
135 if visualize:

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py:1501, в функции Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
1496 # Если у нас нет хуков, мы хотим пропустить остальную логику в этой функции и просто вызвать forward.
1497 # этой функции, и просто вызвать forward.
1498 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1499 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1500 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1501 return forward_call(*args, **kwargs)
1502 # Не вызывать функции, когда используется jit
1503 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

Файл /musaAI/yolov10/ultralytics/nn/modules/conv.py:54, в функции Conv.forward_fuse(self, x)
52 def forward_fuse(self, x):
53 """Выполняет транспонированное свертку 2D данных."""
---> 54 return self.act(self.conv(x))

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py:1501, в функции Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
1496 # Если у нас нет хуков, мы хотим пропустить остальную логику в этой функции и просто вызвать forward.
1497 # этой функции, и просто вызвать forward.
1498 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1499 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1500 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1501 return forward_call(*args, **kwargs)
1502 # Не вызывайте функции при использовании jit
1503 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:463, в функции Conv2d.forward(self, input)
462 def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
--> 463 return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)

Файл /opt/conda/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:459, в функции Conv2d._conv_forward(self, input, weight, bias)
455 if self.padding_mode != 'zeros':
456 return F.conv2d(F.pad(input, self._reversed_padding_repeated_twice, mode=self.padding_mode),
457 weight, bias, self.stride,
458 _pair(0), self.dilation, self.groups)
--> 459 return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
460 self.padding, self.dilation, self.groups)

RuntimeError: Conv2d MUDNN failed in: RunFusion