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    mindspore 更多内容
  • 创建模型训练工程

    创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码(简易编辑器) 编辑训练代码(WebIDE) 模型训练 MindSpore样例 父主题: 模型训练

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  • 性能调优

    性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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  • 昇腾云服务6.3.907版本说明

    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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  • 常见问题

    常见问题 MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位? 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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  • NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境

    --install-for-all (可选)安装MindSpore Lite。 当前预置镜像中已安装MindSpore Lite,如果需要替换版本或者使用自己的未预置MindSpore Lite的镜像,可参考如下章节进行安装。 查看容器中是否已安装MS Lite,如果已经显示出mindspore-lite软件信息和版本号,则是已经安装好的:

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  • 模型转换报错如何查看日志和定位?

    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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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模

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  • 环境准备

    ModelArts支持的昇腾迁移预置镜像如下: 表2 预置镜像 区域 镜像名称 贵阳一 mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b 贵阳一 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10

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  • 精度校验

    精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc

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  • 制作自定义镜像用于训练模型

    从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts Standard

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  • 昇腾云服务6.3.910版本说明(推荐)

    CV,包名:AscendCloud-CV 支持如下模型适配MindSpore Lite的推理: Yolov8 Bert Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导 算子,包名:AscendCloud-OPP

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  • 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型

    = f"{default_obs_dir}/mindspore_model/logs/" # 训练所需的代码路径,代码会自动从本地上传至OBS code_obs_path = f"{default_obs_dir}/mindspore_model/" data_obs_path

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  • ModelArts中常用概念

    MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模

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  • 昇腾云服务6.3.909版本说明

    CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSporeMindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 如果用到CCE,版本要求是 CCE Turbo v1.28及以上

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  • 日志提示“No module name 'unidecode'”

    日志提示“No module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析

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  • 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型

    scipy==1.5.4 easydict==1.9 执行pip命令安装: # 在PyCharm的Terminal安装mindspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    像分类模型 MindSpore PyCharm ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发,并将模型迁移至ModelArts训练。 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore VS Code

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  • Lite Cluster资源配置流程

    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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  • ModelArts入门实践

    cker容器知识 从 0 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend) 本案例介绍如何从0开始制作镜像,并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore,训练使用的资源是Ascend。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch

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  • HCIA-AI

    知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3% 华为云企业智能应用平台 10% 人工智能综合实验 10% 推荐在线学习

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  • 云上迁移适配故障

    ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错 训练输出路径被其他作业使用 PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错

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