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2.大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案(MindFormers、码华ModelLink、为源MindIE)
3.华为明日将发布哪款达芬奇架构AI处理器?
4.AI代码补全工具,代码避免重复造轮子!码华
5.华为的为源ai软件叫什么
6.华为Atlas300ipro/Atlas300t芯片环境搭建
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大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案(MindFormers、ModelLink、代码下载chrome源码下载MindIE)
随着ChatGPT的码华全球轰动,AI大模型时代迎来了变革,为源算力需求急剧上升。代码在中美贸易战和AI芯片制裁的码华背景下,AI算力的为源国产化适配成为必要选择。本文将介绍华为升腾芯片落地大模型的代码几种可选解决方案:MindFormers(基于MindSpore)、ModelLink(PyTorch+Megatron)和HuggingFace Transformers(PyTorch)。码华
华为的为源MindFormers是MindSpore框架下的大模型开发工具,提供全面的代码Transformer类模型和丰富的并行特性,适合大模型的训练和创新。它的优势在于对自家框架的支持更全面,且在早期升腾NPU上表现更佳。
ModelLink则是华为为PyTorch框架设计的解决方案,通过Megatron-LM项目进行定制,适用于升腾NPU,它经过专门加速并严格验证了支持的仿活动行源码大模型。然而,HuggingFace Transformers原生支持升腾NPU,但性能可能受限于算子瓶颈,且官方对大模型验证的文档尚不完善。
对于模型推理,MindSpore提供MindSpore Lite和MindSpore Serving,前者是轻量级推理引擎,后者是生产环境部署服务。MindIE则是华为最新的推理解决方案,覆盖算子、模型和应用层面的加速,并支持MindSpore和PyTorch训练的模型。MindIE-Service作为服务化框架,为MindIE提供服务化支持。
以上方案均是升腾为应对大模型需求而推出的,随着升腾的不断发展,其在大模型领域的支持将更加成熟。总的来说,华为升腾芯片在应对国产化适配大模型上提供了多种选择,未来有望推动国产AI生态的繁荣。
华为明日将发布哪款达芬奇架构AI处理器?
华为官方宣布,培训选课系统源码明日将在深圳举行一场以Asend AI处理器和MindSpore开源计算框架的发布</为核心的活动。华为轮值董事长徐直军将主持此次活动,首席战略架构师党文栓、芯片和硬件战略Fellow艾伟以及云BU EI产品部总经理贾永利将参与问答环节,彰显了华为对此次发布的重视程度。 据公开资料推测,Asend 应为华为自主研发的升腾处理器。在HotChips行业顶级会议上,华为曾对Asend 的部分特性进行了简要介绍。Asend 采用了华为的达芬奇(Da Vinci)核心架构,采用7nm增强版EUV工艺,单芯片集成颗达芬奇核心,其半精度计算能力高达TFLOPs,且功耗仅为W。华为还展示了他们设计的AI运算服务器,拥有个节点,整体性能达到 Peta Flops,远超竞品NVIDIA Tesla V和谷歌TPU v3。 达芬奇架构的核心组件包括3D Cube、Vector向量计算单元和Scalar标量计算单元。3D Cube专为矩阵运算提供加速,源码输出无功放显著提升了在单位功耗下的AI运算能力,每个AI Core在单个时钟周期内可执行个MAC操作。Buffer L0A、L0B和L0C则用于存储输入和输出矩阵数据,负责数据传输和计算结果的存储。AI代码补全工具,避免重复造轮子!
在ChatGPT引发的AI热潮中,我思索如何利用这项技术提升程序员的工作效率。我发现了一个颇具潜力的功能——AI代码补全,GitHub的Copilot曾是首选,但其收费策略让人犹豫。不过,市场规律告诉我们,好技术不会被一家垄断,于是我找到了今天的主角——CodeGeeX,一个免费且功能强大的代码生成工具。
CodeGeeX基于华为的MindSpore框架,使用国产升腾 AI处理器在“鹏城云脑II”上训练,参数量高达亿。它的idea 查询源码内容亮点在于能理解并根据中文代码注释生成代码,这对中国程序员来说极为实用。我亲身体验后,发现安装VSCode的CodeGeeX插件后,它能在3秒延迟后基于你之前的代码或注释提供代码补全建议,如我在项目中测试生成饼图功能,它准确实现了ECharts代码,让人惊叹其强大性能。与TabNine等免费工具相比,CodeGeeX显然更胜一筹,它的自动模式下,用户输入后3秒给出建议,支持多候选切换,且不会干扰编码流程。
CodeGeeX提供了三种模式:自动模式、交互模式和提示模式。自动模式在后台运行,交互模式则允许即时反馈,提示模式则为代码提供英文解释。此外,它还有代码转换功能,虽然可能在日常工作中不常用,但如果有React和Vue间的代码互转,那将非常实用。不过,安装时务必注意,插件会询问是否分享代码至AI平台,建议拒绝以保护隐私。
尽管我本以为这样出色的工具会较为罕见,但发现VSCode市场上还有其他AI代码补全扩展可供选择,这无疑丰富了程序员们的选择。总的来说,CodeGeeX以免费且实用的特点,成为程序员们避开“重复造轮子”的理想伙伴。
华为的ai软件叫什么
1. 华为MindSpore:这是一个开源的、适用于各种场景的轻量级智能计算框架,旨在帮助开发者构建高效、灵活且可扩展的人工智能应用。
2. 华为ModelArts:作为华为全栈全场景AI解决方案的一部分,ModelArts是一个面向用户和开发者的综合AI开发平台。它提供了一系列服务,包括数据预处理、半自动化的数据标注、大规模分布式训练以及自动化的模型生成。
华为Atlasipro/Atlast芯片环境搭建
华为AI芯片探索:深入解析Atlas i pro/t的环境搭建 一、环境配置 华为Atlas 系列芯片提供了针对不同架构的优化配置。让我们一起开始: x-gpu版本 1. docker pull vistart/cuda:.1-ubuntu. - 从可靠的源获取CUDA .1镜像 2. docker run --rm -it -v /work/zzq:/workspace vistart/cuda:.1-ubuntu. bash - 运行临时容器并挂载工作目录 3. pip install mindspore-cuda-dev -i /simple - 安装MindSpore CUDA适配包 4. docker run --gpus=1 --rm -it -v /work:/workspace mindspore:v2.0 bash - 启动MindSpore容器,GPU支持 arm-npu版本 首先,获取驱动和CANN Toolkit:下载并安装对应版本
2. conda create -n mindspore_py python=3.7 -y - 创建Conda环境 安装MindSpore步骤省略... 注意事项: 使用官方推荐的链接替换,并确保从可信渠道安装MindSpore。 操作指南 p-npu-driver & cann-toolkit:p-npu-driver: ./Ascend-hdk-p-npu-driver_.0.rc1_linux-aarch.run --full --install-for-all
cann-toolkit: cd /home/guest/zzq/i_soft,然后按照提示安装
兼容性配置 x-版本driver: cd /home/nick/Ascend/hw_software,安装GCC和DKMS
cann-toolkit: 适用于Ubuntu .: ./Ascend-cann-toolkit_6.3.RC1_linux-x_.run --full --install-for-all,.: ./Ascend-cann-toolkit_6.0.1_linux-x_.run --full --install-for-all
模型操作npu-smi info - 检查NPU状态
查看固件版本: /usr/local/Ascend/driver/tools/upgrade-tool
模型转换
设置环境变量并安装依赖
转ONNX模型
小通道1 (l_channel=1) - AscendP3 模型转换为Air格式: /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/bin/atc - 使用官方工具转换 Docker配置 1. 替换apt-get源: deb /debian stable main contrib non-free 2-4. Docker安装与镜像拉取: (详细步骤省略) 部署与运行 Arm版本: docker run -itd ... -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver ... -v /home/guest:/home/guest ... /public-ascendhub/infer-modelzoo:.0.0/bin/bash X版本: docker run -itd ... -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver ... -v /home/nick:/home/nick ... h 通过这些步骤,您将成功为华为Atlas i pro/t搭建好环境,准备进行模型开发和部署。所见即搜,3分钟教你搭建一个服装搜索系统!
使用MindSpore与Jina,构建基于Fashion-MNIST Dataset的服装搜索系统
引言:本文由MindSpore社区技术治理委员会成员肖涵博士,以及Jina的创始人带来,教你仅用3分钟搭建一个以深度学习为支撑的服装搜索系统。无需繁琐的部署或前端后端知识,即可直观展示给老板看。
如何快速搭建服装搜索系统?本文采用MindSpore与Jina,基于Fashion-MNIST Dataset,帮助你仅用3分钟完成系统搭建。
简述:浏览各大电商平台时,对于喜欢的模特穿搭,你是否曾因不知如何搜索而错过心仪衣物?现在,只需搭建服装搜索系统,即可快速找到相似商品。
步骤与组件介绍:了解MindSpore与Jina,以及如何基于Fashion-MNIST Dataset搭建系统。通过Jina的hello-world示例,学习如何快速运行程序。
深入解析:Jina的运行原理,通过YAML文件描述index与search流程,并可视化显示。
实践应用:使用MindSpore+Jina搭建服装搜索系统,只需四步,让你轻松掌握系统构建。
关键步骤详解:创建MindSpore Executor,使用Jina Hub安装MindSpore模型,设计自定义编码器,编写测试代码,构建Docker镜像。
完成与优化:将自定义编码器整合进系统,使用Docker镜像运行Pod,实现高效搜索功能。
总结与分享:本文通过MindSpore与Jina,提供了一种简单快速的服装搜索系统搭建方法,使你能够根据需求定制系统,快速实现搜索功能。
实践链接:感兴趣的同学可直接访问以下链接运行示例,深入学习并实践:
gitee.com/mindspore/com...
以上内容由华为云社区提供,分享自《3分钟教你用MindSpore和Jina搭建一个服装搜索系统!》,原作者:chengxiaoli。
华为升思是什么
华为升思MindSpore是一种基于张量网络(TNN)的开源机器学习框架,旨在提供一种统一的计算框架,支持多种计算范式,包括张量计算、图计算和流计算等。它支持多种编程语言和开发工具,包括Python、C++、Java等,同时提供了丰富的库和工具包,包括深度学习库、自然语言处理库、计算机视觉库等,可以帮助用户快速构建和部署各种AI应用。华为升思致力于构建端云协同的智能计算平台,通过集成了智能感知、统一计算框架、分布式加速、预训练模型库等功能,实现一站式的智能化开发和部署。华为升思将有助于加快AI技术的产业化应用,推动人工智能技术的发展。