本文轉自【中國網】；
為慶祝開源一週年,MindSpore社區邀請行業大咖、專家學者和社區開發者面向全球進行直播,MindSpore新特性和TinyMS新工具在此次直播中首次亮相。
MindSpore新特性為開發者帶來四大緯度體驗升級
基於開發者反饋的問題和建議,MindSpore推出系列新特性,在效率、創新性、易用性、可靠性四大緯度做了大幅度的提升,通過動態圖分佈式訓練、一鍵模型遷移、模型魯棒性檢測、深度分子模擬及量子機器學習等特性,為廣大科研人員提供了便捷高效兼具實用的AI開發平台。
效率提升:新特性能夠利用AI特性協助用户更好地理解模型並進行調優,其中數據預處理加速Dvpp模塊可為網絡推理數據預處理流程加速。
創新性:SPONGE(分子模擬庫)和MindQuantum(量子機器學習)兩大領域庫的問世,為廣大的科研人員、老師和學生提供了更優質高效的平台。其中MindSpore版的SPONGE是全新的、完全自主的分子模擬軟件;量子機器學習庫MindQuantum,能夠高效處理量子機器學習、量子化學模擬和量子優化等問題,極大地助力快速設計和驗證量子機器學習算法。
易用性:MindConverter(腳本遷移工具)能夠幫助算法工程師實現一鍵模型遷移,遷移後腳本可直接用於推理,實現100%遷移率。
可靠性:MindArmour(魯棒性測試工具)能幫助開發者評估模型的魯棒性,識別模型脆弱點,使得模型對惡意樣本的識別準確率達到95%以上。
TinyMS幫助新手開發者快速上手AI應用開發
TinyMS着重於提升開發者對MindSpore的使用體驗,進一步降低AI開發門檻,幫助新手開發者快速上手AI開發,輕鬆掌握面向全場景的AI開發和部署。TinyMS針對於大多數AI模型應用開發場景的主要環節進行了簡化:
數據加載環節:支持一鍵完成數據集的下載、解壓和格式調整操作。
數據處理環節:通過一行代碼實現單條數據或整個數據集的預處理操作。
網絡構建環節:在原生腳本之上封裝相關的網絡調用API,除常用的網絡結構之外,還提供模型高階API接口,為用户提供了一致性的開發體驗。
模型訓練環節:高階API可幫助用户實現用一行代碼完成初始化工作。
模型精度驗證環節:繼承了原生MindSpore API,用户可以沿用MindSpore的習慣來進行精度驗證。
另外,針對模型部署推理的需求,TinyMS提供了啓動服務器、檢查後端、檢查是否啓動和關閉服務器等一整套功能,開發者可實現一分鐘內上手AI應用開發,一小時內掌握AI模型與數據集的自由切換。
MindSpore快速迭代和升級,不斷為開發者提供優質的AI開發資源。截至目前,MindSpore社區已經發布了8個版本,擁有超過21000個PR提交、下載量超過22萬。而此次新特性和新工具的推出,不僅為專業科研人員提供了更高效的平台,還幫助更多開發者快速上手進行AI應用開發。