昇思MindSpore开源实习是MindSpore社区携手openEuler社区等多个社区共同发起的线上实习项目，旨在鼓励在校学生积极参与开源社区，在实际的开源环境中提升实践能力。由昇思MindSpore社区提供实习任务，并提供导师辅导，学生通过实习申请后，可在社区领取任务，每完成一个任务可获得相应积分，积分累计达规定量后，可获得实习证明和实习工资。
实习任务
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论文代码复现任务
本任务适合MindSpore的初学者，将下表指定的论文Pytorch代码迁移到MindSpore框架进行复现
昇思MindSpore基础套件任务
MindSpore 基础套件 —— 包括CV基础, 检测套件, OCR套件, 生成式套件等一系列基于 MindSpore 开发的，致力于计算机视觉相关技术研发的开源工具箱。我们提供大量的计算机视觉领域的经典模型和SoTA模型以及它们的预训练权重和训练策略。同时，还提供了自动增强等SoTA算法来提高模型性能。通过解耦的模块设计，我们可以轻松地将MindSpore 基础套件内的模型权重应用到您自己的任务中。
模型复现任务
将热点模型迁移到MindSpore框架进行复现，模型可以是计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、AI4S、量子计算等sota模型，代码开源到MindSpore开源社区Models仓库
原生创新论文
在arxiv上发表基于MindSpore的原生论文，论文的研究方向可以是计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、AI4S、量子计算等任何能够使用MindSpore框架进行实验的方向
昇思MindSpore技术公开课案例&视频
一起参与昇思MindSpore技术公开课的教研工作，由开发者到布道师全面提升综合实力
昇思MindSpore技术公开课大模型应用开发
基于MindSpore框架，开发一系列热门模型的应用Demo，并能够在华为云平台进行实际部署，任务方向包含有大模型，图像、声音、视频、文本、多模态等
易用性
易用性 SIG致力于和开发者共同打造易学易用、灵活高效的AI框架，持续提升MindSpore易用性，助力开发者成功
SIG-Compiler
Compiler SIG聚焦于AI编译器前端的图优化
SIG-Data
Data SIG聚焦于MindSpore框架中的数据处理模块
FrontEnd
FrontEnd SIG为用户提供不同层次的API以支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行
MSLITE
MindSpore Lite是一个极速、极智、极简的AI推理引擎
MindSpore Insight
作为AI可视化工具，为华为 MindSpore的可视化及易用性赋能，提供模型可视化，profiler性能调优，debugger精度调试等工具，提升网络开发效率
MindSpore Quantum
MindSpore Quantum是基于昇思MindSpore开源深度学习框架和HiQ量子计算云平台开发的通用量子计算框架，支持多种量子神经网络的训练和推理
MindSpore Graph Learning
MindSpore Graph Learning是一个基于MindSpore的高效易用的图神经网络学习框架
ModelZoo
ModelZoo SIG 聚焦于实现state-of-the-art的深度学习模型，给出基于MindSpore的深度学习算法的基础实现，给用户提供简便易用的深度学习算法库
Parallel
Parallel SIG聚焦于利用分布式并行技术加速AI大模型训练和推理
MindElec&SicAI SIG
MindSpore Elec是基于MindSpore开发的AI电磁仿真套件
MindSpore Flow&Earth SIG
MindSpore Flow是基于MindSpore AI+科学计算开源工具包MindScience的关于流体仿真方向的子工具包
强化学习
MindSpore Reinforcement是一个开源的强化学习框架，支持使用强化学习算法对agent进行分布式训练
生物计算
MindSPONGE分子模拟是指利用计算机以原子水平的分子模型来模拟分子结构与行为，进而模拟分子体系的各种物理、化学性质的方法
算子组
算子是MindSpore深度学习框架中的一个基本组件，MindSpore框架中的算子包括算子前端和算子后端
安全
AI Security SIG 聚焦于AI模型开发项目中从数据处理到模型训练再到部署推理过程中的安全问题
DX-SIG
DX-SIG组是一个为开发者服务的群体，致力于利用AI技术提升社区开发体验
MindSpore量化金融
MindSpore量化金融工具包MindQuantFinance是基于MindSpore AI+科学计算开源工具包MindScience的关于量化金融方向的子工具包
Tutorial
参考业界现有开源tutorial实现，构建基于MindSpore框架的CV、NLP、Audio、GAN、强化学习等系列的学习教程
开源社区活动
开源实习活动昇思MindSpore开源社区期待集结众多开发者共同建设昇思大模型平台
MindNLP套件
MindNLP套件是基于MindSpore的全领域自然语言处理套件，提供了自然语言处理各子领域的经典数据集，经典模型结构、Transformer-based模型等大量实用模块。
积分与激励规则
1、实习工资
实习有效期6个月内满20分以上，可获得不同级别的实习工资。具体见以上“申请步骤4”里的工资说明。
3、优秀实习生证书
实习有效期6个月内积分满100分。（需包含有20及以上分值的任务）
至少找一位导师写优秀推荐评语。
完成优秀实习生线上公开答辩（直播形式）。
满足以上3条，公开答辩获得评委打分80分以上后，发放优秀实习生证书。
4、昇思MindSpore资深开发者认证
2024年内独在昇思MindSpore社区积分满50分，并在MindSpore公众号发布1篇以上实习项目相关文章，参与一次实习直播主讲。
可获得昇思MindSpore资深开发者认证，在昇思MindSpore官网展示、专属礼品，以及官方大会门票、线下meetup等。
实习规则FAQ
1、哪些人可以报名？
A：开源实习面向全国范围内年满18周岁的全日制/非全日制在校学生招募，无专业年级限制，欢迎感兴趣的同学踊跃报名。
2、实习有效期6个月是如何计算的？
A：在申请实习时需签署实习劳务合同，实习有效期即劳务合同上填写的实习有效期，为6个月期限，6个月期限内未满60积分则不能获得实习证明。线上实习时间管理相对自由，可根据自身情况安排时间，可提前结束实习。
3、超过了6个月或者完成了100积分还能继续在社区做任务吗？
A：可以，但积分不能再用于领取证明和奖金，一年内累计到150积分可获得昇思MindSpore资深开发者荣誉。
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