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ImportError: cannot import name '_C' from 'groundingdino'

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运行时发生了报错:  我看代码里是通过`try` 保护了:`from groundingdino import _C` 但是在后续的使用过程中，并没有区别是否import 了 _C而是直接调用，导致runtime err，那import _C失败的话，是不是可以直接退出？或者在runtime增加保护呢

### Prerequisite - [X] I have searched [Issues](https://github.com/open-mmlab/mmengine/issues) and [Discussions](https://github.com/open-mmlab/mmengine/discussions) but cannot get the expected help. - [X] The bug has not been fixed in the latest version(https://github.com/open-mmlab/mmengine). ### Environment...

[Feature] remove AMP wrap in train_step

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### What is the feature? - 目前mmengine的行为在train_step上包装了AMP的context，（相比原来的mmcv是提供auto_fp16由用户自定义包装，且是module级别），这样的方式让AMP使用更简单，方便了用户，但是也引入了一个问题，参见:https://discuss.pytorch.org/t/autocast-and-torch-no-grad-unexpected-behaviour/93475 的讨论。 - 由于在最上层包装了amp，那么在用户的模型内就无法正确使用no_grad进行forward操作，如以上链接的示例case。这个对用户的灵活度和问题排查也带来了一些问题（最近我也在该问题上排查了很久）。 - 因此建议是否可以这种amp包装恢复成以前mmcv的方式？或者有另一种方案，就是提供“no amp wrap”版本的AmpOptimizerWrapper，相比之前的wrap，只是把amp的context去掉，而可以保留grad scale等操作 ### Any other context? _No response_

> previous similar issue #1164 ## Problems - When i use yapf (just import it) in multiprocess program, it will crash with 'EOFError: Ran out of inpu'，log info below: ...

[BUG]when use 'overlap_comm:True' w/ 'contiguous_gradients:True', grad_norm is NaN

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**Describe the bug** As title, when enable overlap_comm and contiguous_gradients together, grad_norm will be nan (or be a constant float value in the latest master code, w/ this pr:https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed/pull/7171 ,...