昇思MindSpore
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昇思MindSpore

华为开源的自研AI深度学习框架

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昇思MindSpore是什么

昇思MindSpore是华为推出的适用端边云场景的新型开源全场景深度学习框架，昇思MindSpore具备强大的分布式训练能力，内置多种并行策略，简化大模型开发。昇思MindSpore与昇腾处理器深度适配，充分发挥硬件性能，缩短训练时间并提升推理效率。昇思MindSpore支持AI与高性能计算（HPC）融合，满足AI for Science场景需求。昇思MindSpore生态丰富，提供开源项目、案例和SOTA模型，方便开发者快速上手和应用。

昇思MindSpore的主要功能

  • 全场景AI框架：昇思MindSpore支持云、边缘和端侧的快速部署，适用多种硬件平台，如昇腾处理器、GPU、CPU等。
  • 分布式训练：内置多种并行能力，提供简单易用的大模型分布式策略配置接口，支持高效的大模型训练。
  • AI4S融合计算框架：支持AI + HPC全流程可编程，满足AI for Science场景的异构并行加速需求。
  • 硬件潜能发挥：动静统一编程，最佳匹配昇腾处理器，帮助开发者缩短训练时间，提升推理性能。
  • 安装与使用：提供详细的安装指南和命令，支持多种硬件平台。
  • 云平台支持：提供云平台支持，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
  • 生态资源：提供开源项目、案例集合、SOTA模型及其衍生工具，支持多种领域套件（如NLP、CV、Audio等）。

如何使用昇思MindSpore

  • 环境准备：
    • 硬件环境：昇思MindSpore支持多种硬件平台，包括昇腾处理器、GPU（如NVIDIA系列）、CPU（如Intel x86、Arm架构）等。
    • 软件环境：
      • 操作系统：推荐使用Linux（如Ubuntu 18.04或CentOS 7.6及以上版本），也支持Windows和macOS。
      • Python环境：推荐使用Python 3.7及以上版本。
  • 安装MindSpore：
    • 安装方式：根据使用的硬件平台，选择合适的安装命令。以下是一些常见的安装方式：
      • 安装CPU版本：
pip <span class="token function">install</span> mindspore
generic
57 Bytes
© AI工具集
pip install mindspore
      • 安装GPU版本（以CUDA 11.1为例）：
pip <span class="token function">install</span> mindspore-gpu<span class="token operator">==</span><span class="token number">1.10</span>.0
generic
139 Bytes
© AI工具集
pip install mindspore-gpu==1.10.0
      • 安装昇腾版本：
pip <span class="token function">install</span> https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.6.0/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-2.6.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com <span class="token parameter variable">-i</span> https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
generic
324 Bytes
© AI工具集
pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.6.0/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-2.6.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    • 验证安装：安装完成后，运行以下命令验证MindSpore是否安装成功：
<span class="token keyword">import</span> mindspore
<span class="token keyword">print</span><span class="token punctuation">(</span>mindspore<span class="token punctuation">.</span>__version__<span class="token punctuation">)</span>
generic
232 Bytes
© AI工具集
import mindsporeprint(mindspore.__version__)
  • 快速入门：
    • 数据处理：框架提供高效的数据处理Pipeline，支持多种数据集加载和预处理操作。
<span class="token keyword">import</span> mindspore<span class="token punctuation">.</span>dataset <span class="token keyword">as</span> ds
<span class="token keyword">from</span> mindspore<span class="token punctuation">.</span>dataset<span class="token punctuation">.</span>transforms <span class="token keyword">import</span> Compose<span class="token punctuation">,</span> ToTensor<span class="token punctuation">,</span> Normalize
<span class="token comment"># 加载MNIST数据集</span>
dataset <span class="token operator">=</span> ds<span class="token punctuation">.</span>MnistDataset<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"path/to/mnist_dataset"</span><span class="token punctuation">)</span>
transforms <span class="token operator">=</span> Compose<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span>ToTensor<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">,</span> Normalize<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">0.1307</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token punctuation">(</span><span class="token number">0.3081</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>
dataset <span class="token operator">=</span> dataset<span class="token punctuation">.</span><span class="token builtin">map</span><span class="token punctuation">(</span>operations<span class="token operator">=</span>transforms<span class="token punctuation">,</span> input_columns<span class="token operator">=</span><span class="token punctuation">[</span><span class="token string">"image"</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>
dataset <span class="token operator">=</span> dataset<span class="token punctuation">.</span>batch<span class="token punctuation">(</span>batch_size<span class="token operator">=</span><span class="token number">64</span><span class="token punctuation">)</span>
generic
2.21 KB
© AI工具集
import mindspore.dataset as dsfrom mindspore.dataset.transforms import Compose, ToTensor, Normalize# 加载MNIST数据集dataset = ds.MnistDataset("path/to/mnist_dataset")transforms = Compose([ToTensor(), Normalize(
                    ©️版权声明：本站所有资源均收集于网络，只做学习和交流使用，版权归原作者所有。若您需要使用非免费的软件或服务，请购买正版授权并合法使用。本站发布的内容若侵犯到您的权益，请联系站长删除，我们将及时处理。

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