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基于昇思MindSpore进行大模型迁移与调优实践,包含理论+实验,帮助开发者更好的基于昇思进行大模型实践。
昇思MindSpore学习营为大家打造一套系统性的NLP课程,从PEFT微调、到数据并行训练、到LLM推理、到应用开发,一套课程助你从入门到开发。无论你是AI入门开发者,还是学生,或者是AI行业从业者,都可以在本次打卡营获得属于自己的能力提升。
我们将以DeepSeek蒸馏模型为例,讲解如何基于昇思MindSpore,在香橙派开发板上完成该模型的开发、微调、推理、性能提升,以及分享一些在开发板上实践的经验供大家参考
由昇思MindSpore社区联合北京大学、昌平实验室、深圳湾实验倾力打造的MindSpore SPONGE第五季暑期学校,延续高水准、强实践、重前沿的特色,免费向各领域开发者开放。
本文从深度学习实践视角介绍PyTorch线性代数基础,涵盖关键概念与高效实现。主要内容包括:(1)线性代数核心概念的几何理解,如矩阵乘法、SVD分解、正定矩阵等;(2)NumPy基础运算与PyTorch迁移方法,强调优先使用solve/lstsq而非直接求逆;(3)torch.linalg模块的高性能实现,支持GPU加速、自动求导与批量计算;(4)通过最小二乘回归案例对比NumPy与PyTorch
本文为2024-2025华为ICT大赛 中国区 全国总决赛 实践赛 昇腾AI赛道 高职组 理论部分考试真题以及对应详细解析,涵盖昇腾AI全栈系统模块6题、模型训练与调优模块8题、模型推理与应用模块6题。
本文为2024-2025华为ICT大赛 中国区 全国总决赛 实践赛 昇腾AI赛道 高教组 理论部分考试真题以及对应详细解析,涵盖昇腾AI全栈系统模块6题、模型训练与调优模块8题、模型推理与应用模块6题。
2025华为深圳政企与恒扬数据新品推介会成功举办,发布恒扬数据K+A一体机及SempFusion智算平台。华为通过鲲鹏、昇腾技术构建开放算力生态,与恒扬数据合作推动算力从"可用"向"好用"升级。会议探讨了智能计算与产业深度融合路径,展示了基于鲲鹏昇腾的异构融合算力解决方案,助力企业AI智能化转型。华为与合作伙伴通过"软硬一体"协同创新,为
本文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的基础操作,主要包括:1)张量是多维数组,支持GPU计算和自动微分;2)创建方法包括直接创建、全零/全一初始化、随机分布等;3)基本操作涵盖索引切片、维度变换、拼接拆分等;4)支持与NumPy数组相互转换;5)可通过CUDA实现GPU加速计算。掌握这些张量操作是使用PyTorch进行深度学习的基础,为后续构建神经网络模型奠定基础。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507:真正意义上「一张 910B 就能拥有的推理怪兽」但 一张 64 GB 昇腾 910B 就能让它 INT8 全速跑、INT4 全并发。30 B 参数、3.3 B 激活、42 GB 显存、64 GB 单卡就能跑。它在 数学、代码、中文理解 三项 全面碾压 70 B Dense,别再被“3 B 激活”迷惑——它依旧是 30 B 参数的大块头,在 总