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昇腾AI创新大赛
昇思模型开发挑战赛(S1赛季)



DeepSeek 专区
为您提供最新DeepSeek系列模型在MindSpore框架上适配进度和系统化技术支持

昇思MindSpore
通过社区合作,面向全场景构建最佳昇腾匹配、支持多处理器架构的开放AI架构,为算法工程师和数据科学家提供开发友好、运行高效、部署灵活的体验,帮助人工智能软硬件应用生态繁荣发展。

昇思MindSpore开源实习
昇思2.7版本发布
支持ZeroBubbleV调度提升训练效率
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从入门到精通,玩转MindSpore
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昇思MindSpore,全场景AI框架


分布式训练原生
内置大模型训练所需的多种并行能力,提供简单易用的大模型分布式策略配置接口,帮助开发者快速实现高性能的大模型分布式训练

AI4S融合计算框架

硬件潜能极致发挥
全场景快速部署
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快速安装
版本
2.7.1
2.6.0
master(Nightly build)
硬件平台
Ascend
CPU
GPU
CANN版本
CANN 8.3.RC1
CANN 8.2.RC1
CANN 8.1.RC1
操作系统
Linux-aarch64
Linux-x86_64
Windows-x64
MacOS-aarch64
MacOS-x86_64
编程语言
Python 3.9
Python 3.10
Python 3.11
安装方式
Pip
Conda
Source
Docker
安装命令
执行安装命令前,请参考安装指南,添加运行所需的环境变量配置
pip install mindspore==2.7.1 -i https://repo.mindspore.cn/pypi/simple --trusted-host repo.mindspore.cn --extra-index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
安装MindSpore需要访问公网,如果您处于内网环境,请确保网络连接配置正确
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贯穿昇思MindSpore的基础功能,介绍如何实现深度学习中的常见任务。
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结合CIFAR-10数据集,讲解MindSpore如何处理图像分类任务。
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互动交流与咨询
Gitee \
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任何Bug或建议,可在Gitee中提交Issue反馈给我们\
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合作可通过邮件联系 contact@public.mindspore.cn\
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