用途：本技能指导用户使用 mm-convert 命令行工具，在 HuggingFace 与 MindSpeed-MM 格式之间转换多模态模型权重，适用于 VLM（视觉语言模型）与生成式模型（如视频生成）。
主要能力：mm-convert -h 可查看可用转换器，如 Qwen2VLConverter、Qwen2_5_VLConverter、InternVLConverter、WanConverter 等。常见操作包括 hf_to_mm（HuggingFace 转 MindSpeed-MM）、mm_to_hf（训练后反向导出）、hf_to_dcp/dcp_to_hf（DCP 格式，用于 Qwen3VL、InternVL3.5 等 FSDP2 模型）、source_to_mm（如 OpenSoraPlan v1.5）、resplit（调整并行策略无需重新转换）。并非所有转换器都支持全部操作，须查阅模型登记表确认。
使用方式：VLM 转换按模型名选择对应转换器，Qwen2VL 与 Qwen2.5VL 不可混用。示例：mm-convert Qwen2_5_VLConverter hf_to_mm --cfg.mm_dir "..." --cfg.hf_config.hf_dir "..." --cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[36]] --cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[32]] --cfg.parallel_config.tp_size 1。mm_to_hf 时 llm_pp_layers、vit_pp_layers 用一维列表，如 [36]。WanConverter 使用 source_path/target_path 参数体系。参数传递支持命令行、YAML（先 mm-convert ... --print_config=comments > config.yaml，再 --config config.yaml）及环境变量（export JSONARGPARSE_DEFAULT_ENV=true）。
适用场景：VLM 和视频生成模型的权重格式互转、PP 切分调整及训练前后权重准备。
限制：llm_pp_layers 与 vit_pp_layers 元素之和须等于对应总层数，两列表长度须相同且与 model.json 中 pipeline_num_layers 一致；tp_size 须与训练脚本 TP 值完全匹配；LayerZero 训练保存的权重不能直接 mm_to_hf，需先合并或重排；hf_to_mm 用嵌套列表、mm_to_hf 用一维列表；transformers 版本不匹配会导致 KeyError 或权重键错误，需重新下载最新权重或安装匹配版本。转换完成后可参考 MindSpeed-MM Training Skill 开始训练。其他细节暂未提供。