打卡:
小白一个,第一次接触昇思MindSpore,之前使用chatgpt较多一点。这次相当于从使用着角色转换成制作者的角色,跨度比较大。如果之前没有接触过相关内容,学习起来还是比较费劲。
基本介绍:
昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。
基本介绍 这一节内容:
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全场景部署:MindSpore可以在设备、边缘和云端高效运行,满足不同环境的需求。
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兼容性强:支持多种硬件后端,如NPU、GPU和CPU等,提供灵活的计算资源配置。
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行业应用广泛:适用于图像、NLP、GNN、科学计算等多个领域。
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简化开发流程:提供多种高层API和自动微调工具,降低了AI模型开发的复杂性。
总体上给我的感觉是MindSpore是一个基础设施的东西,在其上可以运行或则说是训练各种大模型。所以,我应该可以将chatgpt部署到其上面进行训练。
我在昇思MindSpore上编写一个冒泡排序体验一下开发过程:
每个单元格可以单独运行,排序过程可视化
最后将排序结果打印出来。