环境准备与资料获取

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网络迁移首先需要配置MindSpore的开发环境,本章会详细描述安装过程与相关资料获取。相关资料包括对MindSpore组件models 与 Hub的基本介绍,包含用途、场景与使用方法。此外还有云上训练的相关教程:使用ModelArts适配脚本,在OBS上传数据集,进行线上训练等。

MindSpore安装

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,目前支持在昇腾、GPU、CPU等多种device上运行。其中昇腾和GPU上安装MindSpore前需要配置好对应的运行环境。

MindSpore 昇腾支持AI训练(910)、推理卡(310与310P)及训练服务器等多种Atlas系列芯片上运行,注意MindSpore版本需要和昇腾AI处理器配套软件包配套使用,如MindSpore1.8.1 必须配套昇腾软件包商业版22.0.RC2版本或者CANN社区版5.1.RC2.alpha008版本,在其他版本可能会有问题,详情请参考MindSpore Ascend版本安装指南中的“安装昇腾AI处理器配套软件包”章节。

MindSpore GPU支持在Linux环境上CUDA 10.1和CUDA 11.1使用。NVIDIA官方给出了多种安装方式和安装指导,详情可查看CUDA下载页面CUDA安装指南

MindSpore CPU目前支持Linux,Windows和Mac。

在配套软件包安装齐全的基础上,再根据MindSpore安装指引,安装对应版本的MindSpore即可体验。

参考如下表格确定系统的发行版本、架构(X86或Arm)及Python版本。

系统

查询内容

查询命令

Linux

系统发行版本

cat /proc/version

Linux

系统架构

uname -m

Linux

Python版本

python3

根据自己使用的操作系统及计算硬件,选择对应的MindSpore版本,通过Pip、Conda、Docker或源码编译等方式安装MindSpore,推荐访问MindSpore安装页面 ,并参考该网站指导完成安装并进行验证。

models 与 hub

MindSpore models 是MindSpore与社区共同提供的深度优化的模型集市,向开发者提供了深度优化的模型,生态中的小伙伴可以方便地基于ModelZoo中的模型进行个性化开发。当前已经覆盖了机器视觉、自然语言处理、语音、推荐系统等多个领域的主流模型。

目前有300+的模型实现,其中official目录下的网络是官方提供的网络,针对模型实现有一些优化;research目录下大多是众智的模型,精度和性能都有一定的保证;community目录是开发者贡献的代码,目前还没有进行维护,仅供参考。

MindSpore Hub 是存放MindSpore官方或者第三方开发者提供的预训练模型的平台。它向应用开发者提供了简单易用的模型加载和微调API,使得用户可以基于预训练模型进行推理或者微调,并部署到自己的应用中。用户也可以将自己训练好的模型按照指定的步骤 发布模型 到MindSpore Hub中,供其他用户下载和使用。

下载中心 保存了目前models仓里模型训练好的参数文件,用户可以在这里下载到对应的参数文件进行开发。

ModelArts

开发环境简介

ModelArts是华为云提供的面向AI开发者的一站式开发平台,集成了昇腾AI处理器资源池,用户可以在该平台下体验MindSpore。相关文档可参考AI开发平台ModelArts

开发环境与训练环境

开发环境主要指Notebook的开发环境,主要用于代码的编写和调试,有着几乎和线下一致的开发体验,但是机器和核数相对较少,使用时间是受限的。

notebook

训练环境是云上的主要生产环境,机器和核数都比较多,适合大集群和批量任务。

开发环境存储方式介绍

开发环境支持的存储方式有OBS和EFS,如下图所示:

ModelArts

OBS:也叫做S3桶,在开发环境和训练环境中需要将存储在OBS上的代码、数据、预训练模型先传到对应的物理机上,之后才能执行作业。本地上传文件到OBS

MoXing:MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API,使用上需要重点关注数据拷贝的接口:

import moxing as mox
mox.file.copy_parallel(src_path, target_path)  #将OBS桶中的数据拷到实际执行的物理机或者相反

EFS:可以理解为一块可挂载的云盘,在开发环境和训练环境中可以直接挂载到对应的物理机上,方便执行作业。

欢迎点击下面视频,一起来学习。