– 项目核心优势: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AI+HPC全流程可编程支持函数可微编程满足AI for science场景灵活编程异构并行加速需求;硬件潜能极致发挥动静统一编程最佳匹配昇腾处理器最大程度地发挥硬件能力帮助开发者缩短训练时间提升推理性能;全场景快速部署支持云、边缘和手机上的快速部署实现更好的资源利用和隐私保护让开发者专注于AI应用的创造。
– 应用场景:图像分类、情感分析、自然语言处理、计算机视觉、音频、OCR、YOLO系列算法、强化学习等。
– 相关项目:MindSpore Transformers、MindSpore Pet、MindSpore RLHF、MindSpore One、MindSpore SciAI、MindSpore Elec、MindSpore SPONGE、MindSpore Flow、MindSpore Earth、MindSpore Chemistry、MindSpore Quantum、MindSpore NLP、MindSpore CV、MindSpore Audio、MindSpore OCR、MindSpore YOLO、MindSpore Reinforcement、MindSpore ModelZoo、MindSpore Hub、MindSpore Insight、MindSpore Armour、MindSpore Serving、MindSpore Golden Stick等。
无论是在线使用还是本地部署,它都为用户提供了灵活、高效的代码生成解决方案。此外,通过提供编辑功能和代码导出,它满足了用户对代码调整和个性化的需求。
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一个强大的图像超分辨率工具,它利用深度学习和生成对抗网络,在没有真实高分辨率图像作为参考的情况下,通过合成退化过程来提升低分辨率图像的质量。