昇思MindSpore

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工具介绍:昇思MindSpore是由华为自研的一种适用于端边云场景的全场景深度学习框架,MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化。

收录时间:
2024-04-03

昇思MindSpore简介

昇思MindSpore是由华为自研的一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架,MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化。

昇思MindSpore的功能特点

  1. 原生支持动态图与静态图:MindSpore能够灵活地在动态图(方便调试)和静态图(执行高效)之间进行切换,从而满足用户在开发和执行阶段的不同需求。
  2. 端边云协同:MindSpore支持全场景部署,不仅能在云端进行大规模的训练和推理,也能在边缘端和终端设备上实现轻量级的推理任务,满足各种实际场景的需求。
  3. 自动微分:MindSpore提供了自动微分功能,可以自动计算神经网络训练过程中的梯度,大大简化了开发者的工作。
  4. 模型并行和数据并行:为了满足大规模分布式训练的需求,MindSpore提供了模型并行和数据并行两种并行方式,可以充分利用集群的计算资源,提高训练效率。
  5. 支持多种硬件平台:MindSpore具有良好的硬件兼容性,可以支持多种硬件平台,包括CPU、GPU、Ascend等,使得开发者能够充分利用各种硬件资源。
  6. 强大的算子库和模型库:MindSpore提供了丰富的算子库和模型库,涵盖了深度学习领域的各种常见算子和模型,方便开发者快速构建和训练自己的神经网络。
  7. 高效的内存管理和优化:MindSpore在内存管理和优化方面做得很出色,能够有效地减少内存占用和提高计算效率,这对于处理大规模数据集和复杂模型来说尤为重要。
昇思MindSpore

数据评估

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FunAudioLLM 是由阿里巴巴通义团队开发的旨在增强人类与大型语言模型(LLMs)之间的自然语音交互的框架。其核心包括两个创新模型:SenseVoice 和 CosyVoice。SenseVoice 提供高精度的多语言语音识别、情绪识别和音频事件检测,支持超过 50 种语言,并具有极低的延迟。CosyVoice 则专注于自然语音生成,支持多语言、音色和情绪控制,能够进行零样本语音生成、跨语言语音克隆和指令遵循。

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