ML Kit 翻译服务的最大优势在于端云协同，云侧低时延、多垂域覆盖、支持 50+ 语种互译，端侧在隐私保护、无网络使用、轻集成方面做得十分出色。...ML Kit 模型伴随 HMS Core 版本动态更新，无需重复、频繁发布应用版本，Cut Cut 的开发者集成该服务后，仅进行了一次开发，便享受到了模型持续更新升级的便利。...3 除了 ML Kit，HMS Core 还有其它“AI 超能力” HMS Core 是华为移动服务提供的端、云开放能力的合集，是华为为其设备生态系统提供的一套应用程序和服务，开发者只需集成 HMS...作为 HMS Core AI 领域构建中的重要一环，面向智能终端的 AI 能力开放平台 HUAWEI HiAI Foundation，目前已支持 KwaiNN、TNN、MindSpore Lite、ByteNN...而且 NPU 算力为模型精度带来了更多提升空间，模型推理功耗大大降低。
在添加模型文件前，请参见模型转换将第三方模型转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件）。SDK样例工程的模型转换请参见SDK样例工程使用指导中的步骤4至6。...模型转换具体指导与相关参数设置请参见《ATC工具使用指南》。(2) 添加模型文件。请用户将准备好的模型文件上传到应用工程中用户自定义目录下。(3) 准备推理数据。...创建代码目录在开发应用前，先创建目录存放代码文件、编译脚本测试图片数据、模型文件等。Mindstudio提供工程模板，包含推荐的工程目录结构，Cmake工程模板等。图片2....准备推理模型对于开源框架的网络模型，不能直接在异腾AI处理器上做推理，需要先使用ATC (Ascend TensorCompiler)工具将开源框架的网络模型转换为适配异腾AI处理器的离线模型 (*.om...业务集成对于开源框架的网络模型，不能直接在异腾A处理器上做推理，需要先使用ATC (Ascend Tensor Compiler) 工具将开源框架的网络模型转换为适配异腾AI处理器的离线模型 (*.om
当年作为核心SE在MindSpore团队从0到1构建了MindSpore Lite推理引擎，到去年知道的信息是现在在华为和荣耀手机上的AI能力都是基于Lite推理引擎，调用次数10亿/天。...所以就基于之前的工作，总结了《AI推理引擎：核心原理》这个系列的内容：从推理系统整体架构开始，然后到模型小型化、模型压缩，在真正推理之前需要进行模型转换和图优化，最后到kernel和runtime优化。...当推理系统将完成训练的模型进行部署，并在服务时还需要考虑设计和提供负载均衡，请求调度，加速优化，多副本和生命周期管理等支持。...推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中，真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将深度学习模型部署到云（Cloud）端或者边缘（Edge）端，并服务用户的请求。...《Kernel优化》在上层应用或者 AI 网络模型中，看到的是算子；但是在推理引擎实际执行的是具体的 Kernel，而推理引擎中 CNN 占据了主要是得执行时间，因此其 Kernel 优化尤为重要。
所以有些心得体会，恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。 这里面提前抛转引入给出一个问题：到底推理引擎，有没有必要使用AI编译器实现？或者引入AI编译技术呢？...模型训练后会保存在文件系统中，随着训练处的模型效果不断提升，可能会产生新版本的模型，并存储在文件系统中并由一定的模型版本管理协议进行管理。...虽然nGraph和TC、GLOW都经历了失败或者没有再继续维护，不过里面的很多思想也被其他新出现的AI编译器所借鉴，例如TC里面的多面体，就被MindSpore的AKG所借鉴过来不断发展 XLA...AITemplate：Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate（AIT），该引擎是一个Python框架，它在各种广泛使用的人工智能模型（如卷积神经网络、变换器和扩散器...到底推理引擎，有没有必要使用AI编译器实现？或者引入AI编译技术呢？ 想不清楚就投入，这很危险呐~呐~~
这些模型代表了华为在AI研究和应用方面的前沿探索，旨在通过高度集成的AI能力，赋能企业数字化转型和智能化升级。...昇腾AI处理器提供高性能、低功耗的硬件支持；MindSpore作为灵活高效的训练推理框架，支持大规模分布式训练和自动并行，降低了开发难度；ModelArts则是一个端到端的AI开发平台，简化了模型开发、...昇腾910在发布时被誉为当时算力最强的AI处理器，尤其在INT8精度下展现出极高的性能，能够满足数据中心大规模AI训练需求。...华为通过昇腾AI处理器提供底层硬件支持，MindSpore框架负责高效的模型训练和推理，而ModelArts平台则整合资源，提供易于使用的开发环境，形成了一个完整的AI解决方案生态，覆盖了从芯片到应用的全栈流程...盘古大模型不仅是华为AI战略的核心组成部分，也是推动中国乃至全球AI技术进步和应用普及的重要力量。
2021年4月，基于昇思MindSpore AI框架的多维度自动混合并行能力，以鹏城实验室为首的联合科研团队在大规模AI算力平台鹏城云脑II上，训练出业界首个2000亿参数、以中文为核心的预训练生成语言模型鹏程...△图2 ChatGPT演进路线 2022年9月，清华大学团队基于昇思MindSpore 1.7研发了CodeGeeX代码预训练大模型，并使用鹏城实验室的大规模AI算力平台（鹏城云脑II）进行训练。...大模型的底座——昇思MindSpore的分布式并行能力 在梳理完ChatGPT的技术方案和昇思MindSpore的大模型历程之后，我们再深入展开昇思MindSpore AI框架支撑一众大模型的核心——分布式并行能力...为了解决上述问题，昇思MindSpore提出了分布式推理+增量推理的解决方案，使用数据并行、模型并行、流水并行等多维度混合并在大集群上面进行推理。...MindSpore Transformers套件天然包含昇思MindSpore AI框架自身优势，包含多维度并行(模型并行、流水线并行、优化器并行、多副本并行等)、图算融合等能力，可以在模型训练时有效地提升内存使用效率和速度
，打造时空智能核心能力 孙海鹏，千寻位置智能驾驶算法总监 技术工作坊3：华为AI专场——AI框架与数据开源生态 今年3月，华为MindSpore正式开源，备受广大开发者的关注。...这一国产开源框架已经获得近5万名开发者下载使用，累计PR数超过1万。...12月26日下午，OPEN AI LAB 专场技术工作坊日程如下： 14:00-15:30 基于Tengine框架的模型推理介绍 李琦，OPEN AI LAB高级软件开发工程师 15:30-17:00...赛题介绍 华为AI赛场 赛题：MindSpore与DGL对接开发大赛 MindSpore是华为开源的一款支持端边云全场景的深度学习训练推理框架，目前已发布了1.0 版本，具有自动并行、二阶优化、图算融合等优异特性...- 18:30 介绍比赛赛题，Lecturer基础逻辑介绍说明； 18:30 - 20:50 挑战赛（如题）； 20:50 - 21:00 公布挑战赛获胜者； 评判标准：参赛队伍需当场演示代码和结果，模型集成后可以在嵌入式开发板上进行演示基本功能
协同架构（Sedna）：基于开源 sedna 框架，提供基础的边云协同推理、联邦学习、增量学习等能力， 并实现了基础的模型管理、数据集管理等，使能开发者快速开发边云 AI 协同特性，以及提升用户边云.../MindSpore 等，支持现有 AI 类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的增量学习，联邦学习，协同推理，联合推理，终身学习等能力，最终达到降低成本、提升模型性能、保护数据隐私等效果。...Sedna 的核心特性如下： 提供边云协同 AI 基础框架：提供基础的边云协同数据集管理、模型管理，方便开发者快速开发边云协同 AI 应用 提供边云协同训练和推理框架：- 联合推理: 针对边缘资源需求大...one more thing 兼容主流 AI 框架 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MindSpore 等 针对云边协同训练和推理，预置难例判别、参数聚合算法，同时提供可扩展接口...参考资料 边缘版 openEuler 21.09 Edge 镜像下载：https://repo.openeuler.org/openEuler-21.09/edge_img/ openEuler 集成
自深度学习崛起以来，这波AI浪潮历经十多年的技术迭代，如今已经成为了产业变革与发展的核心驱动力，也是当前全球各大科技巨头技术角力的主战场。...这一国产开源框架已经获得近5万名开发者下载使用，累计PR数超过1万。...12月26日下午，华为AI专场技术工作坊日程如下： 技术工作坊4：OPEN AI LAB 专场—NPU时代的边缘智能引擎趋势 OPENAI LAB（开放智能）于2016年成立，旨在为AIoT产业上下游合作伙伴提供边缘...赛题介绍 华为AI赛场 赛题：MindSpore与DGL对接开发大赛 MindSpore是华为开源的一款支持端边云全场景的深度学习训练推理框架，目前已发布了1.0 版本，具有自动并行、二阶优化、图算融合等优异特性...- 18:30 介绍比赛赛题，Lecturer基础逻辑介绍说明； 18:30 - 20:50 挑战赛（如题）； 20:50 - 21:00 公布挑战赛获胜者； 评判标准：参赛队伍需当场演示代码和结果，模型集成后可以在嵌入式开发板上进行演示基本功能
为此，昇思MindSpore作为新时代的AI框架，在设计之初就充分考虑大模型开发时可能会遇到的问题，为大模型创新开发提供了完备的硬核技术。...悟空.画画是基于Diffusion结构开发的中文文生图大模型，训练时使用了中文亿级文图数据，借助悟空中文视觉-语言预训练模型的判别能力实现更好的中文图文匹配。...结合已有模块和能力，平台将为企业打造一套完整的平台解决方案： - 在开发方面：联合行业客户开放企业模型相关项目代码到AI实验室，开放相关业务模型到模型库，供开发者查询/下载/本地使用，开发者可基于该代码在线体验模型训练...高阶易用接口简化代码，支持开发者一键下载、加载、推理和部署模型，帮助企业开发者快速实现创意。...截止目前昇思MindSpore 社区已拥有核心贡献者11000+，下载量超过435万，服务企业5500+，MSG足迹遍布国内外30个城市。
MindSpore 是一款支持端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架。...华为表示，MindSpore 具备开发算法即代码、运行高效、部署态灵活的特点，其核心分为三层：从下往上分别是后端运行时、计算图引擎及前端表示层。...从输入张量开始，MindSpore 会提供各种算子以构造一个「单元」，最后模型封装这个单元就可以用来训练、推理了。 ?...单元再封装就成了模型了，MindSpore 可以直接调用模型来训练与推理，也可以使用更底层的 API 构建复杂模型。 如下所示，我们可以发现写 MindSpore 有两个比较突出的亮点。...华为表示，MindSpore 原生适应所有的 AI 应用场景，并能在按需协同的基础上通过实现 AI 算法即代码，显著减少模型开发时间。
对于端侧的 AI 应用，昇思可以将云侧训练的模型无缝部署到端侧进行推理。 这种能力大幅降低了 AI 开发的门槛。...科研论文数量是衡量创新能力的重要指标，基于 MindSpore 的顶会论文如今已超过 900 篇，据 Papers with Code 统计，2022 年使用 MindSpore 的顶级会议论文在国内...目前行业内的新需求是生成式 AI 落地，在这方面昇思有自己的独特优势：三年前首版本发布时，昇思主打的就是面向大模型的自动并行特性。...作为一款 AI 框架，昇思将大模型开发的系统工程难题集成到软件框架中解决，沉淀出了整套从预训练到场景应用的大模型实践方案。...在技术上进一步提升自动并行的核心能力，实现大模型从训练到推理部署的端到端闭环。 昇思 AI 框架，将会成为更多行业的首选。
随着人工智能的不断发展，新的趋势不断涌现，比如超大规模模型的出现（GPT-3等）。AI框架已经从最初的萌芽阶段发展到了如今的深化阶段。...它不仅避免了运行时解释的时间，而且还释放了内存使用量，以允许更大的模型运行。...安全可信组件Armour则通过数据脱敏，差分隐私训练等方式保证了数据安全，通过丰富的人工智能鲁棒性检测工具保证了模型安全。 AI框架的核心就是微分，自动微分已经比较完善了。...同时，昇思MindSpore还支持全自动异构并行，在进行分布式训练时自动实现数据并行，模型算子并行，优化器并行等等。...神经网络具有万能逼近和高效推理能力，这使得神经网络在求解微分方程时具有潜在的优势。为此，昇思MindSpore推出了AI电磁仿真套件MindSpore Elec。
据了解，昇思 MindSpore 在进行架构设计时就考虑了大模型开发时遇到的内存占用、通信瓶颈、调试复杂、部署难等问题，针对性的技术研究与创新： 业界领先的全自动并行能力，提供 6 维混合并行算法，即数据并行...无论是鹏程.盘古，还是紫东.太初，都属于基础大模型。接下来要说的是行业大模型，当被输入丰富的行业知识时，更专的大模型也就出现了。...开发者可以在线体验大模型推理任务，从而最便捷地使用基于昇思的创新大模型。...第二阶：下载首个模型，赠送 1 小时算力 第三阶：邀请新用户成功注册，邀请最多新用户的前三名老用户，赠送价值 5000 元、3000 元、1000 元京东卡 第四阶：下载模型最多用户，前三位赠送价值...在各大科技巨头纷纷下注大模型赛道的当下，形成自己的核心竞争力变得尤为重要。
该实验工具箱具有通用性、灵活性、可拓展、易理解、使用方便、开放性等多个优点。 ? 工具箱的模型训练过程主要是原始数据、数据预处理、处理数据、魔性训练四个步骤。...端上智能是在端侧做AI推理应用，比如美颜拍照。 出于隐私保护、降低时延和流量成本、分担云上服务器压力等方面的考虑，端上推理的落地具有很大的实践价值。 ?...端上应用也面对来自速度、内存、模型大小、引擎大小、功耗等方面对端设备和框架的挑战。 ? 天元在端上已经完成了整体架构优化、底层核心优化、性能评测等功能。...百度飞桨具备四大技术优势： 开放便捷的深度学习框架，支持动态图和静态图 超大规模深度学习模型训练技术 多端多平台部署的高性能推理引擎 产业级开源模型库，算法达到146个 ?...MindSpore——图执行引擎：针对不同的应用场景通过一条语句灵活切换动态图和静态图，减去从开发环境到生产环境的转换工作。 ?
MindCompiler（AI编译器）：图层的核心编译器，主要基于端云统一的MindIR实现三大功能，包括硬件无关的优化（类型推导、自动微分、表达式化简等）、硬件相关优化（自动并行、内存优化、图算融合、...MindSpore Insight（可视化调试调优工具）：昇思MindSpore的可视化调试调优工具，能够可视化地查看训练过程、优化模型性能、调试精度问题、解释推理结果 MindSpore Armour...昇腾应用使能：华为各大产品线基于MindSpore提供的AI平台或服务能力 MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架 CANN：昇腾芯片使能、驱动层。...计算资源：昇腾系列化IP、芯片和服务器 快速入门使用 通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。...import MnistDataset MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理。
目前 MindSpore 社区已拥有 80 万社区开发者，下载量超过 100 万，5000 + 企业应用上线，认证开发者/布道师近300人，社区企业伙伴160+，是国内第一热度的 AI 开源社区。...在实际的使用场景中，为了避免出现漏掉拍到动物的照片，倾向于采用较低的阈值（如 0.1），AI 模型为照片标注多个框（或正确或错误）的结果，再由人工判别最终的结果。...常出现的识别错误情形包括复杂背景、夜晚黑白照片（特别是夜晚训练集不足的物种，如狼和川西鼠兔）、动物只拍到部分身体、小型物种（如鸟类和川西鼠兔）漏检等。...5 - 模型使用 配合 AI 模型的不同使用场景，MindSpore 开源运营团队开发了单张推理和批量推理两套工具，前者提供了上传单张红外照片、返回并展示其识别结果的展示界面（如下图），后者则可以批量处理红外照片...模型文件和两套工具代码均已开源，可以供更多有需求的人和机构使用（需要在GPU或者昇腾服务器上，可以是本地硬件或者云服务实例）。
在网络推理场景中，我们需要针对不同的数据进行数据的预处理，从中过滤出核心信息放入我们训练好的模型中进行推理预测。在实际应用场景中，我们往往需要对大量的原始数据进行推理，比如实时的视频流等。...Dvpp 数据预处理流程如下图所示： 我们在一台昇腾推理服务器上测试了 Dvpp 系列算子的性能收益。该服务器拥有 128 个主频为 2.6GHz 的 CPU 核心，以及 128Gb 的内存空间。...我们分别使用 Dvpp 算子和 CPU 算子进行数据预处理，得到如下性能对比： 可以看到 Dvpp 系列算子相较于 CPU 算子在处理大量数据时性能优势明显，在本实验中处理 40504 张图片性能 FPS...根据用户提供的 TensorFlow PB 或 ONNX 模型文件，工具通过对模型的计算图（Computational Graph）解析，生成一份具备可读性的 MindSpore Python 模型定义脚本...一键迁移： 通过 MindConverter CLI 命令即可一键将模型迁移为 MindSpore 下模型定义脚本以及相应权重文件，省去模型重训以及模型定义脚本开发时间； 100% 迁移率： 在 MindConverter
ChatGPT掀起的新一轮人工智能狂欢下，隐藏在背后的“大模型”正进入越来越多开发者的视野。 诚如几年前开始流行的一种说法：数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器。...ChatGPT的出现，恰如其分地诠释了数据、模型和算力的“化学反应”。而在其中扮演“桥梁”角色的，恰恰是上承应用、下接芯片的AI框架。...AI开源项目综合排名TOP1，软件下载增速第一，总量已超过370万…… 02 昇思MindSpore越级的时与势 一个残酷但有现实意义的现象是，2020年AI框架市场还是一幅百家争鸣的景象，目前却出现了典型的虹吸效应...按照Omdia的调研数据，在中国人工智能框架的使用率方面，TensorFlow、PyTorch、昇思MindSpore和飞桨合计占了86%的市场份额，大多数AI框架的使用率不足1%，曾经声名鹊起的Caffe...想要弄清问题的答案，昇思MindSpore可以说是最好的研究对象。过去近三年时间里，昇思MindSpore到底做对了什么？ 第一个参考答案是大模型的“时”。
其ML Kit的活体检测采用全新的一个模型多个任务技术，联合华为“昇腾”推理库对AI模型的加速效果，量化后模型仅有0.2M大小，CPU推理时延低至0.01s，端到端同时检测人脸框和人脸关键68关键点，可以做到实时检测动作...而HMS Core ML Kit在注册华为帐号后，无需API Key集成操作，而是简单配置AGC文件，通过几行代码，即可快速接入官方提供的SDK。...而使用静默活体时可以选择易道博识，在价格和开发集成上来看是不错的选择。...但是要选择动态活体检测的话，FaceID可能在有限制性的识别条件（人脸核身）时能发挥更大的作用，此时HMS Core ML Kit的出场就当之无愧了，通过厂家给出的SDK可以快速集成到实际业务中，响应速度和集成速度无疑是独特的亮点...笔者作为应用开发者从综合评测来看，HMS Core ML Kit集成简单，响应快速，安全性高，非常适合广大应用开发者使用。
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