MindFormers

大模型训练/推理/部署全流程开发套件
授权协议 Apache-2.0
开发语言 Python
所属分类 神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
软件类型 开源软件
地区 国产
投 递 者 邵兴怀
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

MindSpore MindFormers 套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程开发套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型和SOTA下游任务应用,涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练和创新研发。

MindSpore MindFormers 套件基于MindSpore内置的并行技术和组件化设计,具备如下特点:

  • 一行代码实现从单卡到大规模集群训练的无缝切换。
  • 提供灵活易用的个性化并行配置。
  • 能够自动进行拓扑感知,高效地融合数据并行和模型并行策略。
  • 一键启动任意任务的训练、评估、推理流程。
  • 支持用户进行组件化配置任意模块,如优化器、学习策略、网络组装等。
  • 提供Trainer、ModelClass、ConfigClass、pipeline等高阶易用性接口。

目前支持的模型列表如下:

  • BERT
  • GPT
  • OPT
  • T5
  • MAE
  • SimMIM
  • CLIP
  • FILIP
  • Vit
  • Swin
 相关资料
  • 有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要

  • 错误为: 谁能帮帮我吗?

  • 在之前的描述中,我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例,你惊奇的发现你可以优化回归系统,改进数字图像的分类器,你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器,但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么,干了什么。 然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰

  • 在之前的描述中,我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例,你惊奇的发现你可以优化回归系统,改进数字图像的分类器,你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器,但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么,干了什么。 然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰

  • 在时间视图中,向上或向下滑动显示屏并点击训练,进入训练准备模式:在查看心形图标时它将转为显示您的心率并且如果您使用手机的位置,在找到该位置时,GPS 图标的圆圈将不再闪烁。 通过向上或向下滑动显示屏来选择您想要使用的运动内容。 点击所选的运动图标,开始训练。 查看训练期间的功能了解训练期间您通过 A370 可进行的事项。 若要暂停训练,请按下该按钮。显示Paused (暂停),A370 进入暂停模

  • 参见浏览 Polar 应用程式了解浏览此程式的其他方式。 开始训练 按下 M600 的正面按钮打开 Polar 应用程式。请注意,您必须先退出其他应用程式。 按下正面按钮打开 Training(训练)以及查看运动内容列表。 将您的手腕轻快地向内或向外移动可滚动运动内容列表,及查看您想使用的某项内容。保持在这种训练前准备模式直至 M600 发现您的心率与 GPS 卫星信号(如适用于您的运动),以确保

  • 戴上心率传感器,并确保您已将心率传感器与 A300 配对。 在时间视图中按“开始”以进入准备模式。 如果您还未将 H7 心率传感器与A300 配对,将显示“配对”。用 A300 靠近心率传感器。操作结束后显示“配对完成”。 通过向上/向下按钮选择您想使用的运动内容。 按下“开始”。显示“已开始记录”,您就可以开始训练了。 查看“训练期间的功能”了解训练期间您通过 A300 可进行的事项。 若要暂停

  • 大家已经提到了这个,这个,这个和这个,但是仍然发现很难建立一个自定义的名字查找器模型。。以下是代码: 我在尝试执行命令行时不断出现错误: 让我把论点1改为 然后我收到一个运行时错误,说你不能强制转换这个。这是我在线程“main”中强制转换 第二个问题是: 给出一个语法错误。不确定这里出了什么问题。如果有任何帮助,我将不胜感激,因为我已经尝试了上述链接上的所有代码片段。 祝好