- 半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time Learning to Run”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节组成的2D机器人（包括两个爪子）。在这个环境中，目标是通过施加扭矩在关节上使猎豹尽可能快地向前（向右）奔跑，正向奖励基于前进的距离，而向后移动则会得到负... 半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time Learning to Run”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节组成的2D机器人（包括两个爪子）。在这个环境中，目标是通过施加扭矩在关节上使猎豹尽可能快地向前（向右）奔跑，正向奖励基于前进的距离，而向后移动则会得到负...
- PEFT是一种高效的微调方法，用于提高模型在特定任务上的性能，同时减少需要调整的参数数量。本文将带大家一起学习PEFT的方法和具体用法，会重点介绍常用的PEFT方法，并用相应示例来进行演示说明。 PEFT是一种高效的微调方法，用于提高模型在特定任务上的性能，同时减少需要调整的参数数量。本文将带大家一起学习PEFT的方法和具体用法，会重点介绍常用的PEFT方法，并用相应示例来进行演示说明。
- 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以... 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以...
- Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构，并在诸多任务中取得了显著的成功。但是Transformer在处理长序列时面临内存和计算复杂度的问题，因为其复杂度与序列长度呈二次关系一直未业内人员所诟病。RWKV作为对Transformers模型的替代，正在引起越来越多的开发人员的关注。RWKV模型以简单、高效、可解释性强等特点，成为自然语言处理领域的新宠。 Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构，并在诸多任务中取得了显著的成功。但是Transformer在处理长序列时面临内存和计算复杂度的问题，因为其复杂度与序列长度呈二次关系一直未业内人员所诟病。RWKV作为对Transformers模型的替代，正在引起越来越多的开发人员的关注。RWKV模型以简单、高效、可解释性强等特点，成为自然语言处理领域的新宠。
- 本次大赛由量子信息网络产业联盟主办，昇思MindSpore Quantum社区承办，多所高校和单位联合举办。开发者将全面体验全新一代通用量子计算框架MindSpore Quantum。全新的竞赛体验，卓越的算法性能，活跃的开源社区！诚邀您报名参赛，勇攀量子世界的高峰！ 本次大赛由量子信息网络产业联盟主办，昇思MindSpore Quantum社区承办，多所高校和单位联合举办。开发者将全面体验全新一代通用量子计算框架MindSpore Quantum。全新的竞赛体验，卓越的算法性能，活跃的开源社区！诚邀您报名参赛，勇攀量子世界的高峰！
- 致敬卓然而立的你们，节日快乐！ 致敬卓然而立的你们，节日快乐！
- 完整地介绍了MindStudio全流程开发工具链如何通过大模型迁移、精度调试、性能调优三大步骤，支持用户以低成本快速提升百亿千亿大模型训练性能，提高开发效率。 完整地介绍了MindStudio全流程开发工具链如何通过大模型迁移、精度调试、性能调优三大步骤，支持用户以低成本快速提升百亿千亿大模型训练性能，提高开发效率。
- 华为云CodeArts APIMock重磅发布三大特性；基于MindSpore的llama微调；一文详解GaussDB(DWS)临时表的本地临时表；一站式提供xml外部实体注入攻击的相关基础概念、原理分析、实战演练、安全编码防御以及自动化防御工具... 华为云CodeArts APIMock重磅发布三大特性；基于MindSpore的llama微调；一文详解GaussDB(DWS)临时表的本地临时表；一站式提供xml外部实体注入攻击的相关基础概念、原理分析、实战演练、安全编码防御以及自动化防御工具...
- 你知道最近火出圈的大模型吗？想知道它是怎样实现轻松上手、简单易用的吗？MindSpore自动并行带你几行代码玩转大模型！ 你知道最近火出圈的大模型吗？想知道它是怎样实现轻松上手、简单易用的吗？MindSpore自动并行带你几行代码玩转大模型！
- 介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。 介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。
- 传统AI应用研发和部署通常将模型和‘支持工程（如解码、HTTP、预处理、后处理、运行环境）’分开研发，在部署时使用GPU部署PB或者TRT模型。这种场景下，尤其是对新应用，核心模型研发和支持工程研发会一样耗时。同时在未来的运维更迭中，算法性能和可靠性通常随开发人员水平变得参差不齐，影响上线效率。ModelBox+Mindspore可以有效解决上述痛点，帮助用户高效、高质量开发AI应用。 传统AI应用研发和部署通常将模型和‘支持工程（如解码、HTTP、预处理、后处理、运行环境）’分开研发，在部署时使用GPU部署PB或者TRT模型。这种场景下，尤其是对新应用，核心模型研发和支持工程研发会一样耗时。同时在未来的运维更迭中，算法性能和可靠性通常随开发人员水平变得参差不齐，影响上线效率。ModelBox+Mindspore可以有效解决上述痛点，帮助用户高效、高质量开发AI应用。
- 为大家介绍大模型低参微调套件：MindSpore PET；从事务模式和Lua脚本，为你讲透Redis事务；看OpenTiny如何帮助还在使用 JS 的朋友快速使用上 TS，享受TS带来的丝滑体验... 为大家介绍大模型低参微调套件：MindSpore PET；从事务模式和Lua脚本，为你讲透Redis事务；看OpenTiny如何帮助还在使用 JS 的朋友快速使用上 TS，享受TS带来的丝滑体验...
- 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移，因此更加注重整体的开发流程介绍，针对迁移中代码的编写不会详细讲解，但是会给出样例以及供查阅的文档链接。最终希望读者能够了解迁移模型需要做什么，每一步应该怎么做，做完了应该怎么验证。 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移，因此更加注重整体的开发流程介绍，针对迁移中代码的编写不会详细讲解，但是会给出样例以及供查阅的文档链接。最终希望读者能够了解迁移模型需要做什么，每一步应该怎么做，做完了应该怎么验证。
- 本案例将介绍怎样使用ModelArts数据标注能力和AI Gallery中ModelArts官方发布的ResNet50（MindSpore版）算法，训练一个美食分类模型。 ModelArts的AI Gallery有丰富的算法，使用这些算法，无需自己开发训练代码和推理代码，只要准备并标注好数据，就可以轻松快速训练并部署模型。 本案例将介绍怎样使用ModelArts数据标注能力和AI Gallery中ModelArts官方发布的ResNet50（MindSpore版）算法，训练一个美食分类模型。 ModelArts的AI Gallery有丰富的算法，使用这些算法，无需自己开发训练代码和推理代码，只要准备并标注好数据，就可以轻松快速训练并部署模型。
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