PyTorch-1.8.0 x √ Ascend-Powered-Engine Mindspore-1.3.0 √ x Mindspore-1.7.0 x √ Tensorflow-1.15 √ √ MPI MindSpore-1.3.0 x √ Horovod horovod_0.20.0-tensorflow_2

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ght当前支持基于MindSpore引擎的训练作业。MindInsight相关概念请参考MindSpore官网。 MindSpore支持将数据信息保存到Summary日志文件中，并通过可视化界面MindInsight进行展示。 前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时，

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myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_1_7_0:mindspore_1.7.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143809-d65d817", "tag": "mindspore_1.7.0-cuda_10

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7/site-packages 训练基础镜像详情（MPI） 介绍预置的mindspore_1.3.0镜像详情。 引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag

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得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种

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一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异，则说明当前模型与原始onnx的结果存

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-proc-rank-0-device-0.txt MindSpore日志 使用MindSpore+Ascend训练时会产生单独的MindSpore日志。 MindSpore日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的plog日志会自动上传到OBS，使用自定

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ipynb”案例后运行即可。 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理：通过使用MindSpore Lite对ResNet50模型在Ascend执行推理为例，向大家介绍MindSpore Lite的基础功能和用法。 图2 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理 Stable

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拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag

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查询Dockerfile的路径 Dockerfile命令修改为相对路径，举例如下： COPY ./mindspore-2.1.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl /tmp/mindspore-2.1.0-cp39-cp39 -linux_aarch64.whl 父主题： 自定义镜像 故障

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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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无 基础镜像 CANN8.0.RC1商发版本 MindSpore： 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_3_ascend:mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3

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aarch64，则下载：mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64，则下载：mindspore-lite-2.2.10-linux-x64.tar.gz。 安装方式如下： MindSpore Lite云侧推

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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2409-aarch64-snt9b-20241114095658-d7e26d8 MindSpore： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_4_ascend:mindspore_2.4.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2

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2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a MindSpore： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_3_ascend:mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2

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模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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type”，表示MindSpore暂不支持该算子。 报错日志中搜到“Convert graph to om failed”，表示CANN模块进行图编译存在保存，需要结合CANN的报错日志和dump图进行具体分析。 配置方式参考如下： 打开DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。

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为什么要下线模型转换？ ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面，将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划，后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为.mindir的模型格式，因此ModelArts下线

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的模型转换，转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗时进行定量

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