MSAdapter是MindSpore适配PyTorch接口的工具,其目的是在不改变原有PyTorch用户的使用习惯情况下,使得PyTorch代码能在昇腾上获得高效性能.
本次任务从开源网站,将PyTorch代码使用MSAdapter替换使其训练或者推理成功,被采纳可加30分。任务要求如下: 1.训练任务,从开源网站选择项目将PyTorch代码使用MSAdapter替换,用启智平台的昇腾算力训练收敛,并将代码发起pr合并到MSAdapterModelZoo仓库。 2.推理任务,从开源网站选择项目将PyTorch代码和其训练好的模型参数,转换为MSAdapter和对应模型参数转换工具进行推理,结果一致,同样使用启智平台的昇腾算力。
备注: 1.如果对模型开发不熟悉,也可以试用MSAdapter,建议被采纳可加5分一条,提到MSAdapter项目issue区。 2.昇腾算力选择NPU,镜像选择MindSpore2.0.0-dev
请问只能从“开源网站”https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
选择项目吗
此活动有有效期么?还是长期的?
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MSAdapter是MindSpore适配PyTorch接口的工具,其目的是在不改变原有PyTorch用户的使用习惯情况下,使得PyTorch代码能在昇腾上获得高效性能.
本次任务从开源网站,将PyTorch代码使用MSAdapter替换使其训练或者推理成功,被采纳可加30分。任务要求如下:
1.训练任务,从开源网站选择项目将PyTorch代码使用MSAdapter替换,用启智平台的昇腾算力训练收敛,并将代码发起pr合并到MSAdapterModelZoo仓库。
2.推理任务,从开源网站选择项目将PyTorch代码和其训练好的模型参数,转换为MSAdapter和对应模型参数转换工具进行推理,结果一致,同样使用启智平台的昇腾算力。
备注:
1.如果对模型开发不熟悉,也可以试用MSAdapter,建议被采纳可加5分一条,提到MSAdapter项目issue区。
2.昇腾算力选择NPU,镜像选择MindSpore2.0.0-dev
[众智活动] MSAdapter使用to [众智活动] 使用MSAdapter迁移PyTorch代码 7 months ago请问只能从“开源网站”https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
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