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chenzh
a1833b25e7
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1 year ago | |
|---|---|---|
| README.md | 1 year ago | |
| config.py | 1 year ago | |
| dataset.py | 1 year ago | |
| lenet.py | 1 year ago | |
| model.py | 1 year ago | |
| npu_train.png | 1 year ago | |
| torch_train.png | 1 year ago | |
| train.py | 1 year ago | |
| train_c2net_gpu_debug.py | 1 year ago | |
| train_c2net_gpu_train.py | 1 year ago | |
| train_c2net_npu_debug.py | 1 year ago | |
| train_c2net_npu_train.py | 1 year ago | |
README.md
OpenI - 快速入门
本项目向您展示了OpenI协作平台的主要功能，通过该项目，你可以了解和使用到平台的主要功能。
更多内容可以参考平台帮助文档:点击这里
代码托管
项目是平台各项功能使用的主体，其中最基础的就是代码托管。创建新项目后，可以将您的算法代码使用平台进行管理。
代码仓管理是基于Git的，它能轻松帮助您实现代码的版本管理，多人协作等。
数据集管理
在启智平台上，你可以在项目下创建数据集，再将数据文件打包上传。
- 项目与数据集是绑定的，每个项目只能创建唯一数据集，但是你可以在数据集里上传多个打包文件
- 数据集与项目绑定，一旦创建便无法单独删除。你可以通过删除打包文件与修改数据集来更新你的数据集
除了本地上传，你也可以使用平台上的 公开数据集
- 在 项目→数据集，点击 关联数据集
- 在弹窗中搜索勾选你想要的数据集，点击确定
- 一个项目可以 关联多个 公开数据集
使用AI算力
启智社区提供以下普惠算力资源
- 华为昇腾NPU算力卡 Ascend 910
- 燧原科技GCU算力卡 ENFLAME-T20
- 寒武纪MLU算力卡 MLU290
- 海光DCU算力 DCU
- 英伟达GPU算力卡 NVIDIA Tesla V100 和 NVIDIA Tesla A100，以及 NVIDIA T4
在启智社区的日常行为活动将会获得积分，启动云脑任务将会消耗积分，不同的算力资源有着不同的积分消耗值
用户通过开启AI任务，使用AI算力。平台可提供的任务包括调试、训练、推理、评测、模型转换等。
调试任务
调试任务将启动镜像容器，并以JupyterLab的方式向用户提供交互式访问环境。
平台将用户所需的代码、数据、模型等资源自动加载到环境内，用户可以直接使用。
在项目中点击 云脑→调试任务→新建调试任务 可以开启调试任务
需要注意的是，不同集群资源有着不同的文件路径，与数据集使用方法，具体区别可以查看平台资源说明。
训练任务
训练任务是一种批处理执行的方式，用户通过设置所需执行的环境、代码、数据等信息创建任务； 任务将以后台方式在AI计算集群执行，并向用户反馈执行日志和结果等信息。
具体训练代码请参考
模型管理
模型管理模块提供了对模型训练流水线产出的模型、本地模型、第三方平台模型的集中管理。用户可以在模型训练过程中选择对应模型进行调试、或者作为训练任务中预训练模型使用，也可以用于模型推理及模型评测。
点击模型名称即可进入模型详情页，你可以在此查看模型介绍，模型文件，以及模型演化图谱
- 模型演化图谱能追溯父模型与子模型,以及训练任务,代码仓以及数据集等信息
模型转换
模型转换是将Pytorch，MindSpore等模型转换为 ONNX 框架。
目前平台支持 Pytorch， MindSpore， TensorFlow， PaddlePaddle， MXNet 五种框架到 ONNX 的转换。
本项目向您展示了OpenI协作平台的主要功能，通过该项目，你可以了解和使用到平台的主要功能。
Python
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