昇思25天学习打卡营第33天|共赴算力时代

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忆愿 发表于 2025/01/17 10:56:12 2025/01/17
【摘要】 文章目录一、平台简介二、深度学习模型2.1 处理数据集2.2 模型训练2.3 加载模型三、共赴算力时代一、平台简介昇思大模型平台,就像是AI学习者和开发者的超级基地,这里不仅提供丰富的项目、模型和大模型体验,还有一大堆经典数据集任你挑。AI学习有时候就像找不到高质量数据集的捉迷藏游戏,而且本地跑大数据集训练模型简直是个折磨,昇思大模型平台不仅帮助解决这些难题,还能支持各种业务场景,让你的开发...

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一、平台简介

昇思大模型平台,就像是AI学习者和开发者的超级基地,这里不仅提供丰富的项目、模型和大模型体验,还有一大堆经典数据集任你挑。

AI学习有时候就像找不到高质量数据集的捉迷藏游戏,而且本地跑大数据集训练模型简直是个折磨,昇思大模型平台不仅帮助解决这些难题,还能支持各种业务场景,让你的开发轻松 更加顺畅和高效 。

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二、深度学习模型

2.1 处理数据集

MindSpore有一个基于Pipeline的数据引擎,能够通过数据集(Dataset)和数据转换(Transforms)高效地预处理数据。

MindSpore的dataset使用数据处理流水线,需要指定一些操作,比如mapbatchshuffle等。在例子中,使用map来对图像数据和标签进行变换处理,然后把处理好的数据集打包成大小为64的一组(batch)。

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2.2 模型训练

在模型训练时,一般要经历三个关键步骤:

  1. 正向计算,就像烤蛋糕一样,模型预测结果(logits)并与正确标签(label)比较,求出预测损失(loss)。
  2. 反向传播,这就像魔术师的把戏,利用MindSpore的自动微分机制,神奇地求出模型参数(parameters)对损失(loss)的梯度(gradients)。
  3. 参数优化,就像更新软件一样,把梯度应用到参数上,让模型变得更聪明。

训练过程需要多次迭代数据集,每次完整的迭代称为一轮(epoch)。每一轮中,你会遍历训练集进行训练,然后用测试集来预测。打印每一轮的损失值和准确率(Accuracy),可以清楚地看到损失在逐步减少,准确率在不断提高。

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2.3 加载模型

加载保存的权重有点像穿衣服 ,重新实例化模型对象 ,就像给模型穿上新衣服一样,把模型给建构起来 ,需要加载模型参数,把保存的“衣服”穿到模型身上。一旦加载完毕,这个模型就可以直接投入战斗,进行预测和推理了。

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三、共赴算力时代

在这次深切的体验中,我真切感受到了算力的力量和影响。算力不仅仅是提速和效率的象征,它是一种解放,让我们从过去的技术瓶颈中解脱出来。可以更快速地进行模型训练和推理,不再受限于硬件性能的局限。在算力时代,看到了技术发展的前沿。每一次的技术进步,每一次新技术的应用都为我们的工作和生活带来了新的可能性。

作为一个从事技术工作的程序员,体验到了这种变革带来的深远影响,不仅仅在追赶技术的进步,更是在引领未来的发展方向。算力不仅是我们工作的工具,更是我们探索未知、创造新事物的动力源泉。

在这个充满挑战和机遇的时代,我期待着能够与时俱进,不断学习和应用最新的技术,为创新和发展贡献自己的力量。

凡事皆有极困难之时,打得通,便是好汉

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