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盘古科学计算大模型

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模型封装是将模型封装成一个AI应用,也称之为AI应用开发。AI应用开发是指将训练好的一个或多个模型编排开发成推理应用以满足具体业务场景下的推理需求,比如视频质量检测、交通拥堵诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。

图1 AI开发流程

通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能,开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用,例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。 ModelArts 提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境,它具备如下优点:

  • 提供开箱即用的云上AI应用开发环境,预置高性能推理框架ModelBox、加速卡推理加速卡、以及TensorRT、LibTorch、MindSpore等AI引擎。
  • 提供Visual Studio Code(简称VSCode)插件,方便开发者在本地连接云端环境远程开发。
  • 提供应用工程模板和样例,方便开发者快速了解AI应用开发,降低开发上手难度。
  • 提供脚手架命令行工具和VSCode图形化命令,方便开发者进行AI应用开发、构建、本地调试以及真实业务调试。
  • 和ModelArts推理对接,开发好的AI应用可以直接发布至ModelArts的AI应用管理模块。

AI应用开发流程

AI应用开发的流程主要包括以下几个步骤:

  1. 准备开发环境

    使用华为云账号创建云上的AI应用开发环境,并使用本地VSCode插件进行远程连接。

  2. 创建并运行第一个应用

    开发环境提供云上的ModelArts VSCode插件,可以通过插件创建一个应用工程,该工程包含一个可以直接运行的应用样例。开发者可以通过查看工程结构、运行样例,初步了解应用工程组成及运行方法。

  3. 应用开发、调试

    开发者可以参考当前的工程样例开发自己的AI应用,并在当前环境中进行代码调试、包括使用环境内的测试文件调试,以及接入云上真实业务数据的调试。当进行AI应用开发时,开发者需要学习ModelBox框架的相关概念和接口,以便基于框架开发出更高性能的AI应用。

  4. 将应用发布到ModelArts模型管理

    开发好的AI应用可以发布到ModelArts推理的AI应用管理,用户可以进一步在推理控制台界面上执行生产部署等操作。

大模型ai框架常见问题

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  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 学完本课程后,您将能够:描述深度学习框架是什么;列举主流深度学习框架有哪些;了解Pytorch的特点;了解TensorFlow的特点;区别TensorFlow 1.X与2.X版本;掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块;掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后,由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中,与昇腾AI处理器进行融合后,才可以进行推理计算,这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用.

  • 离线模型生成:以卷积神经网络为例,在深度学习框架下构造好相应的网络模型,并且训练好原始数据,再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等,最终生成调优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。

  • 华为AI开发框架MindSporex学习课程:学完本课程后,您将能够:描述Mindspore是什么;了解Mindspore的框架;了解Mindspore的设计思路;了解Mindspore的特点;了解Mindspore的环境搭建流程与开发案例。