MindSpore

快速上手

  • 基本介绍
  • 快速入门
  • 张量 Tensor
  • 数据加载与处理
  • 网络构建
  • 函数式自动微分
  • 模型训练
  • 保存与加载
  • Graph Mode加速
  • 自动混合精度

数据处理

  • 数据采样
  • 格式转换
  • 轻量化数据处理
  • 数据处理管道支持Python对象
  • 自动数据增强
  • 单节点数据缓存
  • 数据处理性能优化

编译

  • 图模式编程介绍
  • 图模式语法-运算符
  • 图模式语法-python语句
  • 图模式语法-python内置函数
  • 图模式-编程技巧

并行

  • 分布式并行概述
  • 分布式并行启动方式
  • 数据并行
  • 算子级并行
  • 优化器并行
  • 流水线并行
  • 并行优化策略
  • 分布式高阶配置案例

调试调优

  • 动态图调试
  • Dump功能调试
  • 特征值检测
  • Ascend性能调优
  • 报错分析
  • DryRun

自定义编程

  • 自定义算子
  • 自定义融合
  • Hook编程

推理

  • MindSpore大语言模型推理
  • 大语言模型权重获取和准备
  • 从零构建大语言模型推理网络
  • 构建可并行的大语言模型网络
  • 多卡模型权重切分
  • 模型量化
  • Lite推理概述

高可用

  • 故障恢复
  • 进程优雅退出

香橙派

  • 香橙派开发
  • 环境搭建指南
  • 模型在线推理
  • 开发入门

模型案例

  • 模型迁移
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MindSpore教程

快速上手
贯穿MindSpore深度学习的基本流程,包括数据处理、模型加载与保存、图模式加速等实践案例。
数据处理
提供数据处理相关增强、缓存、pipeline等功能案例。
编译
提供MindSpore编译语法支持案例以及图模式编程案例。
并行
提供数据并行、算子级并行、优化器并行等实践案例和优化策略。
调试调优
提供dump、profiler、dryrun等功能调试案例。
自定义编程
提供自定义算子、自定义融合实践案例。
推理
介绍MindSpore推理端到端流程,包括模型构建、权重切分等功能。
高可用
介绍训练高可用特性,包括故障恢复、进程优雅退出等功能。
香橙派
提供香橙派环境搭建、开发、推理等功能案例。
模型案例
提供模型迁移指导以及各类CV、NLP、生成式模型构建案例。
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