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rain酱

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更新于2020年10月15日 17:32:18 5438 2
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[活动公告] 【昇腾模型训练挑战】@乘风破浪的开发者们!训练模型赢码豆兑换超值礼品~

@乘风破浪的昇腾开发者们!

7月的ATC模型转换众测活动已经结束

大家是不是还没有“玩”够?

8月的昇腾模型训练挑战活动再次出击

难度升级,挑战加倍

开发与模型训练实战

体验昇腾AI处理器的澎湃算力

赶快报名参加,赢取码豆吧!



【活动简介】

昇腾910是华为公司推出的面向云端训练场景的AI处理器,每颗昇腾910 AI处理器内置32个达芬奇AI Core,单芯片提供256TFLOPS@FP16算力,华为云通过ModelArts开放昇腾910训练集群服务。

昇腾模型训练挑战是昇腾开发者社区举办的面向AI开发者的活动,旨在通过开发与应用实战,鼓励开发者基于昇腾AI处理器开发业界主流模型,在体验昇腾AI处理器的澎湃算力的同时,激发技术创新,为昇腾生态创造更多高价值的模型实现。

通过本次活动,大家可体验到昇腾910的强大算力。


【活动要求】

在我们提供的模型列表中选择要挑战的模型,通过ModelArts在昇腾910集群上实现训练,并将相关代码及训练结果提交到开源代码仓。



【活动时间】 

2020年8月21日-10月9日(当前报名已截止,已报名的用户可以继续执行活动并提交成果)

【活动流程】

在您开始活动之前,建议您先学习课程https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA022+Self-paced/about?isAuth=0&cfrom=hwc, 了解昇腾解决方案。


模型训练挑战整体流程.jpg


Step 1:

  • 进入活动报名页面,在上方点击“立即报名”按钮。

  • 若您还未注册为华为云用户,请您先注册,并通过实名认证。

Step 2:

  • 点击链接申请ModelArts昇腾集群公测,申请时填写“昇腾模型训练活动”(ModelArts昇腾集群正式商用后无需申请,直接使用代金券购买算力即可

Step 3:

  • 打开微信,扫描本文最下方的二维码添加“昇腾小助手为好友(口令:昇腾模型训练挑战),按小助手提示提供相关信息,获取最新的模型列表并回复你想要选择的模型名称。

Step 4:

  • 完成上述步骤后,您即可开始在您本地开发训练代码。

       若您使用tensorflow,可参考 网络模型移植训练指南或 TensorFlow迁移指导说明:从其它开源社区获取原生训练代码,需要经过迁移修改,才能在昇腾处理器上训练)。

       若您使用MindSpore,可到MindSpore官网学习。

  • 当您在ModelArts上执行训练时,请先通过创建PR的方式https://gitee.com/ascend/modelzoo/tree/develop/contrib创建文件夹并提交您的训练代码(参考附件《个人代码交付件提交.pdf》

    文件夹命名规则:

          tensorflow:模型名_tf_华为云帐号名

          mindspore:模型名_ms_华为云帐号名

    请务必将您创建的文件夹名称,通过微信告知昇腾小助手(主要审核您所创建的目录是否符合命名规则),小助手审核成功后会发放代金券(每周二、周四统一安排发放),用于活动期间购买昇腾算力、OBS存储等资源。

Step 5:

  • 使用ModelArts完成训练和代码调试,可参考附件:

      《ModelArts训练指导书.pdf》

        《ModelArts(基于910)训练.pptx》

      《ModelArts启动训练脚本说明.pdf》

  • 如果在训练调试过程中发现任何问题,可在Gitee提交issue(请参考附件《个人代码交付件提交.pdf》中issue提交方法)。如经管理员确认是内部版本问题导致该模型训练无法完成,参与者可获得20000码豆参与奖(每位参与者最多可获得3次参与奖),待内部版本问题解决后可继续该模型调试直至训练完成;同时参与者可以选择其他模型继续参与本次训练挑战活动。

Step 6:



训练过程中,代金券不够时,可微信联系昇腾小助手再次申请。


★模型选择说明:本次活动共100个模型,为鼓励大家尝试不同的模型,每个模型仅限3个人可选,超过即为不可选状态,因此大家在报名时,即可选择好自己想做的模型,以用户报名先后顺序为准。

★代金券发放说明:用户报名成功(昇腾小助手审核成功)后,代金券预计将在两个工作日内到帐。

 

【作品提交要求】

1. 网络模型脚本:使用(开发)MindSpore Python/TensorFlow/层模型/算子原语,编写所开发的神经网络模型 (基于Ascend )。

2. 网络训练脚本:使用MindSpore Python/TensorFlow层提供的训练API,编写所开发神经网络模型的训练脚本,通过执行训练脚本,能够启动模型训练。

3. 网络模型训练超参:提供运行模型训练脚本所需的训练超参(e.g. Learning rate, batch size)

4. 训练模型推理精度报告:提供通过训练脚本和训练超参训练模型达到的精度。

5. 网络模型checkpoint:能够复现精度报告中所提供精度的模型checkpoint。

6. 网络推理脚本:加载所提供的模型checkpoint,能够复现报告中的推理精度。

7. 活动作品需提交完整的模型复现代码。

8. 活动作品通过PR进行提交,评委组通过PR review的方式进行验收,确保公平公正公开。

9. 活动作品PR验收通过后,将在昇腾开发者社区ModelZoo开放下载。


【活动奖品】

完成一个模型训练,提交结果,经过管理员验收,即可获得100000码豆,提交多个模型训练,获得码豆数累加!!

活动结束后,统一在本活动贴公布结果!



说明:

码豆是华为云中的虚拟财富,可用于在华为云码豆兑换商城中进行实物/虚拟礼品的兑换

码豆兑换商城 链接:https://devcloud.huaweicloud.com/bonususer/home/costbonus

码豆兑换商城会更新实物/虚拟礼品(以下为示例,一切以实际兑换时为准)

截屏2020-08-13 17.01.03.png

ps:为了避免无法发放码豆,从未登录过会员中心的用户需提前登陆DevCloud会员中心 https://devcloud.huaweicloud.com/bonususer/home/converge


【活动声明】

用户对用于参与活动的模型的使用权负责,请勿使用涉密模型参与活动。

用户参与活动所提交的模型,将在昇腾开发者社区和gitee.com/ascend开源代码仓公开提供下载。

用户成功报名即代表已了解并认可上述声明。

本次活动解释权归华为所有


二维码.png 

添加小助手微信回复昇腾模型训练挑战入群

欢迎互动交流!


模型选择公布】

模型名称 已选-华为云账号 已选-华为云账号 已选-华为云账号
ResNeXt-101 G-washington andyleung hw17262458
YOLOv4-608 gyc1997 hw34645074 Captain_Wu
Mask R-CNN hw41964839 cjl666_cjl sunxiaobei
SSD resnet34 nkxiaolei mlewis yuanliwei 
ResNeSt-200 zxros10_zt GavinChu DL_kedy
CenterNet511 (Hourglass-52) hw12053142 hw63903408 jason-leo
BERT CYYMike hw09124698 Soapeggpain
DeepLabv3+ hw00559759 zhengtao5588 flappycat
FixResNeXt-101 32x48d riddletangent

SRGAN z00559886 hw66349923
SlowFast j00510013

NoisyStudent yifengjianbai yuanlang321 hw72130810
Wide & Deep qingtiankong tikBang
Deep Speech + FSH niechengjiao

EfficientDet-D7 zjgugugu hw45979275 ecnu_liukai
ProtoAttend ym333mmm 

Dense U-Net huangqinye

BERT large andy_lb2016 mbandmd
YOLO v2 hw45873041



ShuffleNet V2 Tfangfang

pix2pix hhblinger hw96217588 PillowWind
ResNeXt-101 64x4 neoming TruthK 
N2NMN (ResNet-152, policy search) hw17702603

DevNet im_**ing_cool hw30849381
Transformer wbbhcb

Coherent Semantic Attention for Image Inpainting hw58498599

ELECTRA IMVector IWaniQAQ
Transformer-XL rewriter

ALBERT xiaoqinghe

FlowNet2 Shirley_Ling

SpineNet-190 hw96042850

PNN hw73745320

WaveNet KazusaTouma

DGCNN hw53484452

ELMo hw04834231

GraphGAN hw83353345

NFM HideOnBush123

PRIDnet hw54828440

Struct-VRN hw16238372

VoxelNet hw13013265

F-PointNet/F-PointNet++ hw97570758

Real NVP hw10669533

BiseNetv2 kimisecond

DRAGNN hw90937816

CE-Net hw73206281

DELG hw78525827

CVT + Multi-Task + Large hw04791716

Transformer (big) + Relative Position acero1717

Memory-Guided (Interleaved + Quantization + Adaptive + Async) hw24727477

efficient-hrl xj_054

Font Size hw05597526

DIEN hw60707851

NeuralLinear FullPosterior-MR hw34988021

RNMT+ hw22027024

Deep Speech + FSH 199******40

PIN hw15580021

SVGD hw46314258


★⚠️添加小助手微信号,获取最新的模型列表,并选择想做的模型!


ModelArts启动训练脚本说明.pdf 545.49 KB,下载次数:130 预览

ModelArts训练指导书.pdf 1.33 MB,下载次数:193 预览

网络模型移植训练指南.pdf 1.76 MB,下载次数:112 预览

个人代码交付件提交.pdf 354.64 KB,下载次数:148 预览

TensorFlow迁移指导.pptx 3.35 MB,下载次数:84

ModelArts(基于910)训练.pptx 4.18 MB,下载次数:46

Ascend分布式训练指导.pptx 3.56 MB,下载次数:19

训练网络性能优化.pptx 3.06 MB,下载次数:28

训练网络精度问题分析.pptx 4.09 MB,下载次数:18

昇腾

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mai

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级别 : 新手上路

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发表于2020年08月24日 09:43:29
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沙发
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厉害啊

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山人_mhc

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更新于2020年09月17日 21:41:17
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板凳
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昇腾模型挑战交流回放视频:

https://modelarts--course.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/%E6%98%87%E8%85%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%8C%91%E6%88%98%E6%B5%81%E7%A8%8B%E8%A7%A3%E6%9E%90.mp4

模型挑战交流.pptx 5.01 MB,下载次数:20

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