昇思MindSpore

昇思MindSpore是什么

昇思MindSpore是华为推出的适用端边云场景的新型开源全场景深度学习框架，昇思MindSpore具备强大的分布式训练能力，内置多种并行策略，简化大模型开发。昇思MindSpore与昇腾处理器深度适配，充分发挥硬件性能，缩短训练时间并提升推理效率。昇思MindSpore支持AI与高性能计算（HPC）融合，满足AI for Science场景需求。昇思MindSpore生态丰富，提供开源项目、案例和SOTA模型，方便开发者快速上手和应用。

昇思MindSpore的主要功能

全场景AI框架：昇思MindSpore支持云、边缘和端侧的快速部署，适用多种硬件平台，如昇腾处理器、GPU、CPU等。
分布式训练：内置多种并行能力，提供简单易用的大模型分布式策略配置接口，支持高效的大模型训练。
AI4S融合计算框架：支持AI + HPC全流程可编程，满足AI for Science场景的异构并行加速需求。
硬件潜能发挥：动静统一编程，最佳匹配昇腾处理器，帮助开发者缩短训练时间，提升推理性能。
安装与使用：提供详细的安装指南和命令，支持多种硬件平台。
云平台支持：提供云平台支持，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
生态资源：提供开源项目、案例集合、SOTA模型及其衍生工具，支持多种领域套件（如NLP、CV、Audio等）。

如何使用昇思MindSpore

环境准备：
- 硬件环境：昇思MindSpore支持多种硬件平台，包括昇腾处理器、GPU（如NVIDIA系列）、CPU（如Intel x86、Arm架构）等。
- 软件环境：
  - 操作系统：推荐使用Linux（如Ubuntu 18.04或CentOS 7.6及以上版本），也支持Windows和macOS。
  - Python环境：推荐使用Python 3.7及以上版本。
安装MindSpore：
- 安装方式：根据使用的硬件平台，选择合适的安装命令。以下是一些常见的安装方式：
  - 安装CPU版本：

pip install mindspore

- - 安装GPU版本（以CUDA 11.1为例）：

pip install mindspore-gpu==1.10.0

- - 安装昇腾版本：

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.6.0/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-2.6.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

- 验证安装：安装完成后，运行以下命令验证MindSpore是否安装成功：

import mindspore
print(mindspore.__version__)

快速入门：
- 数据处理：框架提供高效的数据处理Pipeline，支持多种数据集加载和预处理操作。

import mindspore.dataset as ds
from mindspore.dataset.transforms import Compose, ToTensor, Normalize

# 加载MNIST数据集
dataset = ds.MnistDataset("path/to/mnist_dataset")
transforms = Compose([ToTensor(), Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
dataset = dataset.map(operations=transforms, input_columns=["image"])
dataset = dataset.batch(batch_size=64)

- 构建模型：框架提供丰富的API，支持动态图和静态图编程。

import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops

class LeNet5(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, pad_mode='valid')
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid')
        self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Dense(120, 84)
        self.fc3 = nn.Dense(84, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.flatten = ops.Flatten()

    def construct(self, x):
        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x)))
        x = self.flatten(x)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

model = LeNet5()

- 训练模型：框架提供Model类，简化训练和评估流程。

from mindspore.train import Model
from mindspore.nn import SoftmaxCrossEntropyWithLogits, Momentum
from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
optimizer = Momentum(model.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9)

# 创建Model实例
model = Model(model, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={'accuracy'})

# 设置保存检查点的配置
config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1875, keep_checkpoint_max=10)
ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="lenet", config=config_ck)

# 开始训练
model.train(10, dataset, callbacks=[ckpoint_cb])

- 评估模型：训练完成后，用测试集评估模型性能。

# 加载测试数据集
test_dataset = ds.MnistDataset("path/to/mnist_test_dataset")
test_dataset = test_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["image"])
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size=64)

# 评估模型
acc = model.eval(test_dataset)
print(f"Accuracy: {acc['accuracy']}")