Repolode
Предложить
mindspore-ai

mindspore-ai/mindspore

MindSpore — фреймворк с открытым исходным кодом для обучения и инференса моделей глубокого обучения на мобильных устройствах, периферийных и облачных платформах с нативной поддержкой AI-процессоров Huawei Ascend.

Open source альтернатива:PyTorchTensorFlow

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
4,719
Форки
746
Открытые issues
253
Последний коммит
10 дней назад

Что это?

MindSpore — фреймворк для обучения и запуска нейросетей на мобильных устройствах, периферийных и облачных платформах. Он рассчитан на специалистов по данным и инженеров-алгоритмистов, которым нужны удобная разработка на Python и эффективное выполнение моделей; при этом фреймворк проектировался с учётом совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения.

Фреймворк использует автоматическое дифференцирование на основе преобразования исходного кода: программа компилируется в статический граф, поддерживающий потоки управления и функции высшего порядка. Функция автоматического распараллеливания призвана объединять параллелизм по данным, моделям и гибридный параллелизм, а также выбирать стратегию разбиения с низкими затратами для распределённого обучения без ручного разделения модели.

Фреймворк можно установить через pip или собрать из исходного кода для CPU, GPU NVIDIA (CUDA 10.1) и оборудования Huawei Ascend на Ubuntu, CentOS, EulerOS и Windows (CPU). Для CPU- и GPU-бэкендов также доступны Docker-образы.

Ключевые возможности

  • 01Автоматическое дифференцирование на основе преобразования исходного кода с поддержкой потоков управления и функций высшего порядка.
  • 02Автоматическое распараллеливание, объединяющее параллелизм по данным, моделям и гибридное параллельное обучение.
  • 03Компиляция статических графов для оптимизации производительности и интерфейс программирования в стиле Python.
  • 04Нативная поддержка AI-процессоров Huawei Ascend, а также CPU и GPU с CUDA.
  • 05Установка через pip, сборка из исходного кода или использование Docker-образов.

Сценарии использования

  • Обучение моделей глубокого обучения на оборудовании Huawei Ascend.
  • Запуск распределённого обучения, требующего автоматического распараллеливания по моделям или данным.
  • Развёртывание обученных нейросетей на мобильных устройствах, периферийных или облачных платформах.
  • Разработка AI-моделей на Python с компиляцией в статический граф.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите CPU-сборку MindSpore с помощью pip (wheel из README)

    pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0-rc1/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.2.0rc1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
  2. 2

    Запустите на Python пример Mul для проверки из README

Что важно знать

  • В примере с pip из README устанавливается устаревший wheel 1.2.0rc1 для Python 3.7 на Ubuntu x86, поэтому для более новых конфигураций нужны актуальные руководства по установке.
  • Нативная поддержка и большинство описанных сборок предназначены для оборудования Huawei Ascend, а GPU-сборка указана только для CUDA 10.1.

Темы

#deep-learning#machine-learning#neural-network#distributed-training#automatic-differentiation#ascend#edge-ai#python

Частые вопросы

Что такое mindspore?
MindSpore — фреймворк с открытым исходным кодом для обучения и инференса моделей глубокого обучения на мобильных устройствах, периферийных и облачных платформах с нативной поддержкой AI-процессоров Huawei Ascend. MindSpore — фреймворк для обучения и запуска нейросетей на мобильных устройствах, периферийных и облачных платформах. Он рассчитан на специалистов по данным и инженеров-алгоритмистов, которым нужны удобная разработка на Python и эффективное выполнение моделей; при этом фреймворк проектировался с учётом совместной оптимизации аппаратного и программного обеспечения.
mindspore можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
mindspore распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
mindspore всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в mindspore — 28 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать mindspore?
Обучение моделей глубокого обучения на оборудовании Huawei Ascend. Запуск распределённого обучения, требующего автоматического распараллеливания по моделям или данным. Развёртывание обученных нейросетей на мобильных устройствах, периферийных или облачных платформах. Разработка AI-моделей на Python с компиляцией в статический граф.
Как установить mindspore?
Установите CPU-сборку MindSpore с помощью pip (wheel из README): pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.2.0-rc1/MindSpore/cpu/ubuntu_x86/mindspore-1.2.0rc1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl Запустите на Python пример Mul для проверки из README
Где скачать mindspore?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/mindspore-ai/mindspore

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

PaddlePaddle / Paddle

PaddlePaddle — open-source фреймворк глубокого обучения для высокопроизводительного обучения на одной машине и в распределённом режиме, а также кроссплатформенного развёртывания.

ИИ и машинное обучение#deep-learning#machine-learning#distributed-training
24,1 тыс.+5 за неделю6 тыс.C++Apache-2.0Обновлён 3 дня назад