Packing+多模态数据使用deepspeed微调Qwen3.6-35B-A3B发生数据预处理死锁

Checklist / 检查清单

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Bug Description / Bug 描述

NPU910B Qwen3.6-35B-A3B sft死锁，似乎和Packing/多模态数据强相关。

在8*910B上测试
使用的镜像是swift官方提供的swift4.3.0-910B镜像 自己加上了deepspeed的zero3补丁:https://github.com/modelscope/ms-swift/issues/9657

会在这里死锁：

键盘中断后调用栈

How to Reproduce / 如何复现

我用的训练命令：
swift sft
--model /tmp/Qwen3.6-35B-A3B
--dataset /tmp/final.jsonl \ #这是我自己制作的一个多模态数据集，Agent数据每个个包含1-3张图片
--split_dataset_ratio 0.5
--torch_dtype bfloat16
--tuner_type lora
--target_modules all-linear
--freeze_vit true
--freeze_aligner true
--lora_rank 8
--lora_alpha 32
--num_train_epochs 16
--packing true \ #这个会导致死锁 CPU占用率为0
--per_device_train_batch_size 1
--per_device_eval_batch_size 1
--gradient_accumulation_steps 2
--learning_rate 5e-5
--max_length 40960
--save_steps 100
--eval_steps 100
--save_total_limit 2
--logging_steps 2
--deepspeed zero3_offload
--sequence_parallel_size 8
--padding_free true
--attn_impl flash_attn
--output_dir /tmp/result

具体卡在预处理的这里
https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/v4.3.0/swift/dataset/preprocessor/core.py#L353
看不到是卡在哪个数据上了
https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/v4.3.0/swift/dataset/preprocessor/core.py#L325
如果把这里的num_proc设置为None，就不会死锁在数据预处理阶段，但是会死锁在Train 0/100

如果关闭packing或者不使用多模态数据，就一切正常

Additional Information / 补充信息

No response

Reproduce with the provided swift sft command, focusing on --packing true with the multimodal dataset. Inspect swift/dataset/preprocessor/core.py around lines 325 and 353, then compare runs with packing disabled, multimodal data removed, or num_proc set to None. Done means preprocessing and training no longer deadlock under the reported configuration.