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PyTorch 框架适配
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昇腾PyTorch适配版本,和社区同步发布和演进,支持PyTorch主流三方生态
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适配昇腾AI处理器
基于开源PyTorch,适配昇腾AI处理器,提供原生Python接口
框架基础功能
PyTorch动态图、自动微分、Profiling、优化器等
自定义算子开发
支持在PyTorch框架中添加自定义算子
分布式训练
支持原生分布式数据并行训练,包含单机多卡、多机多卡场景支持的集合通信原语包含Broadcast、AllReduce等
混合精度
支持O1、O2混合精度和静态动态Loss Scale算法,并且能够通过黑白名单配置算子的精度。立即下载、安装Apex混合精度优化包
模型推理
支持输出标准的ONNX模型,可通过离线转换工具将ONNX模型转换为离线推理模型
开发场景
模型脚本适配
通过自动化迁移脚本或少量手动迁移,适配昇腾自有API接口,将其他人工智能平台的模型脚本迁移至昇腾AI平台进行模型训练,契合昇腾AI处理器
模型训练
基于原生PyTorch框架API和昇腾自有API,开发和训练网络模型,并利用昇腾自研调优工具对训练精度性能进行深度优化,获得高精度高性能人工智能算法
算子开发
通过昇腾提供的开发工具链,开发基于昇腾AI处理器的自定义算子,实现网络模型深度优化
开发资源
PyTorch模型库
支持原生分布式数据并行训练,包含单机多卡、多机多卡场景支持的集合通信原语包含Broadcast、AllReduce等
获取模型
学习资源
快速上手 轻松入门
快速上手PyTorch框架,完成环境搭建并进行迁移训练体验
迁移训练 全面掌握
全面掌握PyTorch框架,完成模型的迁移及训练
训练调优 深度分析
全场景、多角度精度与性能分析,助力用户成长
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