1.华为的ai软件叫什么
2.大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案（MindFormers、码华ModelLink、为源MindIE）
3.华为明日将发布哪款达芬奇架构AI处理器？
4.AI代码补全工具，代码避免重复造轮子！码华
5.华为的为源ai软件叫什么
6.华为Atlas300ipro/Atlas300t芯片环境搭建

华为的ai软件叫什么

       åŽä¸ºMindSpore、华为ModelArts。

       1、华为MindSpore：是一种开源的轻量级、全场景的智能计算框架，专注于支持开发者构建高效、灵活和可扩展的AI应用。

       2、华为ModelArts：是华为全栈全场景AI解决方案面向用户和开发者的门户，作为一站式AI开发平台，其提供海量数据预处理、半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成。

大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案（MindFormers、ModelLink、代码csr 生成源码MindIE）

       随着ChatGPT的码华全球轰动，AI大模型时代迎来了变革，为源算力需求急剧上升。代码在中美贸易战和AI芯片制裁的码华背景下，AI算力的为源国产化适配成为必要选择。本文将介绍华为升腾芯片落地大模型的代码几种可选解决方案：MindFormers（基于MindSpore）、ModelLink（PyTorch+Megatron）和HuggingFace Transformers（PyTorch）。码华

       华为的为源MindFormers是MindSpore框架下的大模型开发工具，提供全面的代码Transformer类模型和丰富的并行特性，适合大模型的训练和创新。它的优势在于对自家框架的支持更全面，且在早期升腾NPU上表现更佳。

       ModelLink则是华为为PyTorch框架设计的解决方案，通过Megatron-LM项目进行定制，适用于升腾NPU，它经过专门加速并严格验证了支持的history源码解析大模型。然而，HuggingFace Transformers原生支持升腾NPU，但性能可能受限于算子瓶颈，且官方对大模型验证的文档尚不完善。

       对于模型推理，MindSpore提供MindSpore Lite和MindSpore Serving，前者是轻量级推理引擎，后者是生产环境部署服务。MindIE则是华为最新的推理解决方案，覆盖算子、模型和应用层面的加速，并支持MindSpore和PyTorch训练的模型。MindIE-Service作为服务化框架，为MindIE提供服务化支持。

       以上方案均是升腾为应对大模型需求而推出的，随着升腾的不断发展，其在大模型领域的支持将更加成熟。总的来说，华为升腾芯片在应对国产化适配大模型上提供了多种选择，未来有望推动国产AI生态的繁荣。

华为明日将发布哪款达芬奇架构AI处理器？

       华为官方宣布，源码实现findcontours明日将在深圳举行一场以Asend AI处理器和MindSpore开源计算框架的发布</为核心的活动。华为轮值董事长徐直军将主持此次活动，首席战略架构师党文栓、芯片和硬件战略Fellow艾伟以及云BU EI产品部总经理贾永利将参与问答环节，彰显了华为对此次发布的重视程度。

       据公开资料推测，Asend 应为华为自主研发的升腾处理器。在HotChips行业顶级会议上，华为曾对Asend 的部分特性进行了简要介绍。Asend 采用了华为的达芬奇（Da Vinci）核心架构，采用7nm增强版EUV工艺，单芯片集成颗达芬奇核心，其半精度计算能力高达TFLOPs，且功耗仅为W。华为还展示了他们设计的AI运算服务器，拥有个节点，整体性能达到 Peta Flops，远超竞品NVIDIA Tesla V和谷歌TPU v3。

       达芬奇架构的核心组件包括3D Cube、Vector向量计算单元和Scalar标量计算单元。3D Cube专为矩阵运算提供加速，试玩sdk源码显著提升了在单位功耗下的AI运算能力，每个AI Core在单个时钟周期内可执行个MAC操作。Buffer L0A、L0B和L0C则用于存储输入和输出矩阵数据，负责数据传输和计算结果的存储。

AI代码补全工具，避免重复造轮子！

       在ChatGPT引发的AI热潮中，我思索如何利用这项技术提升程序员的工作效率。我发现了一个颇具潜力的功能——AI代码补全，GitHub的Copilot曾是首选，但其收费策略让人犹豫。不过，市场规律告诉我们，好技术不会被一家垄断，于是我找到了今天的主角——CodeGeeX，一个免费且功能强大的代码生成工具。

       CodeGeeX基于华为的MindSpore框架，使用国产升腾 AI处理器在“鹏城云脑II”上训练，参数量高达亿。它的翻墙程序源码亮点在于能理解并根据中文代码注释生成代码，这对中国程序员来说极为实用。我亲身体验后，发现安装VSCode的CodeGeeX插件后，它能在3秒延迟后基于你之前的代码或注释提供代码补全建议，如我在项目中测试生成饼图功能，它准确实现了ECharts代码，让人惊叹其强大性能。与TabNine等免费工具相比，CodeGeeX显然更胜一筹，它的自动模式下，用户输入后3秒给出建议，支持多候选切换，且不会干扰编码流程。

       CodeGeeX提供了三种模式：自动模式、交互模式和提示模式。自动模式在后台运行，交互模式则允许即时反馈，提示模式则为代码提供英文解释。此外，它还有代码转换功能，虽然可能在日常工作中不常用，但如果有React和Vue间的代码互转，那将非常实用。不过，安装时务必注意，插件会询问是否分享代码至AI平台，建议拒绝以保护隐私。

       尽管我本以为这样出色的工具会较为罕见，但发现VSCode市场上还有其他AI代码补全扩展可供选择，这无疑丰富了程序员们的选择。总的来说，CodeGeeX以免费且实用的特点，成为程序员们避开“重复造轮子”的理想伙伴。

华为的ai软件叫什么

       1. 华为MindSpore：这是一个开源的、适用于各种场景的轻量级智能计算框架，旨在帮助开发者构建高效、灵活且可扩展的人工智能应用。

       2. 华为ModelArts：作为华为全栈全场景AI解决方案的一部分，ModelArts是一个面向用户和开发者的综合AI开发平台。它提供了一系列服务，包括数据预处理、半自动化的数据标注、大规模分布式训练以及自动化的模型生成。

华为Atlasipro/Atlast芯片环境搭建

       华为AI芯片探索：深入解析Atlas i pro/t的环境搭建

       一、环境配置

       华为Atlas 系列芯片提供了针对不同架构的优化配置。让我们一起开始：

       x-gpu版本

       1. docker pull vistart/cuda:.1-ubuntu. - 从可靠的源获取CUDA .1镜像

       2. docker run --rm -it -v /work/zzq:/workspace vistart/cuda:.1-ubuntu. bash - 运行临时容器并挂载工作目录

       3. pip install mindspore-cuda-dev -i /simple - 安装MindSpore CUDA适配包

       4. docker run --gpus=1 --rm -it -v /work:/workspace mindspore:v2.0 bash - 启动MindSpore容器，GPU支持

       arm-npu版本

       首先，获取驱动和CANN Toolkit:

       下载并安装对应版本

       2. conda create -n mindspore_py python=3.7 -y - 创建Conda环境

       安装MindSpore步骤省略...

       注意事项: 使用官方推荐的链接替换，并确保从可信渠道安装MindSpore。

       操作指南

       p-npu-driver & cann-toolkit:

       p-npu-driver: ./Ascend-hdk-p-npu-driver_.0.rc1_linux-aarch.run --full --install-for-all

       cann-toolkit: cd /home/guest/zzq/i_soft，然后按照提示安装

       兼容性配置

       x-版本

       driver: cd /home/nick/Ascend/hw_software，安装GCC和DKMS

       cann-toolkit: 适用于Ubuntu .: ./Ascend-cann-toolkit_6.3.RC1_linux-x_.run --full --install-for-all，.: ./Ascend-cann-toolkit_6.0.1_linux-x_.run --full --install-for-all

       模型操作

       npu-smi info - 检查NPU状态

       查看固件版本: /usr/local/Ascend/driver/tools/upgrade-tool

       模型转换

       设置环境变量并安装依赖

       转ONNX模型

       小通道1 (l_channel=1) - AscendP3

       模型转换为Air格式:

       /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/bin/atc - 使用官方工具转换

       Docker配置

       1. 替换apt-get源: deb /debian stable main contrib non-free

       2-4. Docker安装与镜像拉取: (详细步骤省略)

       部署与运行

       Arm版本:

       docker run -itd ... -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver ... -v /home/guest:/home/guest ... /public-ascendhub/infer-modelzoo:.0.0/bin/bash

       X版本:

       docker run -itd ... -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver ... -v /home/nick:/home/nick ... h

       通过这些步骤，您将成功为华为Atlas i pro/t搭建好环境，准备进行模型开发和部署。

所见即搜，3分钟教你搭建一个服装搜索系统！

       使用MindSpore与Jina，构建基于Fashion-MNIST Dataset的服装搜索系统

       引言：本文由MindSpore社区技术治理委员会成员肖涵博士，以及Jina的创始人带来，教你仅用3分钟搭建一个以深度学习为支撑的服装搜索系统。无需繁琐的部署或前端后端知识，即可直观展示给老板看。

       如何快速搭建服装搜索系统？本文采用MindSpore与Jina，基于Fashion-MNIST Dataset，帮助你仅用3分钟完成系统搭建。

       简述：浏览各大电商平台时，对于喜欢的模特穿搭，你是否曾因不知如何搜索而错过心仪衣物？现在，只需搭建服装搜索系统，即可快速找到相似商品。

       步骤与组件介绍：了解MindSpore与Jina，以及如何基于Fashion-MNIST Dataset搭建系统。通过Jina的hello-world示例，学习如何快速运行程序。

       深入解析：Jina的运行原理，通过YAML文件描述index与search流程，并可视化显示。

       实践应用：使用MindSpore+Jina搭建服装搜索系统，只需四步，让你轻松掌握系统构建。

       关键步骤详解：创建MindSpore Executor，使用Jina Hub安装MindSpore模型，设计自定义编码器，编写测试代码，构建Docker镜像。

       完成与优化：将自定义编码器整合进系统，使用Docker镜像运行Pod，实现高效搜索功能。

       总结与分享：本文通过MindSpore与Jina，提供了一种简单快速的服装搜索系统搭建方法，使你能够根据需求定制系统，快速实现搜索功能。

       实践链接：感兴趣的同学可直接访问以下链接运行示例，深入学习并实践：

       gitee.com/mindspore/com...

       以上内容由华为云社区提供，分享自《3分钟教你用MindSpore和Jina搭建一个服装搜索系统！》，原作者：chengxiaoli。

华为升思是什么

       华为升思MindSpore是一种基于张量网络（TNN）的开源机器学习框架，旨在提供一种统一的计算框架，支持多种计算范式，包括张量计算、图计算和流计算等。它支持多种编程语言和开发工具，包括Python、C++、Java等，同时提供了丰富的库和工具包，包括深度学习库、自然语言处理库、计算机视觉库等，可以帮助用户快速构建和部署各种AI应用。华为升思致力于构建端云协同的智能计算平台，通过集成了智能感知、统一计算框架、分布式加速、预训练模型库等功能，实现一站式的智能化开发和部署。华为升思将有助于加快AI技术的产业化应用，推动人工智能技术的发展。