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mindspore.ops模块提供的grad和value_and_grad接口可以生成网络模型的梯度。grad计算网络梯度，value_and_grad同时计算网络的正向输出和梯度。本文主要介绍如何使用grad接口的主要功能，包括一阶、二阶求导，单独对输入或网络权重求导，返回辅助变量，以及如何停止计算梯度。
流程： 权重加载 -> 启动推理 -> 效果比较与调优 -> 性能测试 -> 性能优化权重加载如微调章节介绍，最终的模型包含两部分：base model 和 LoRA adapter，其中base model的权重在微调时被冻结，推理时加载原权重即可，LoRA adapter可通过PeftModel.from_pretrained进行加载。
昇思人工智能框架峰会的召开将为国内人工智能技术，特别是大模型的发展注入新的动力和活力，为人工智能发展开启新的篇章。本次峰会由昇思MindSpore开源社区、AITISA主办，华为和OpenI启智社区协办，包含1场主题演讲，4场专题论坛，1场闭门圆桌，此外，昇思开源社区将为杰出贡献者进行表彰，为昇思MindSpore模型开发挑战赛金奖、杰出开发者、杰出布道师颁奖。昇思MindSpore 是开源的AI
“第七届·2025 MindSpore量子计算黑客松全国大赛”火热来袭！热身赛、量子组合优化、量子误差缓解、量子启发算法赛道已发布赛题。无论您是初学小白，还是技术达人，参赛即有收获！诚邀报名参赛，勇攀量子世界的高峰，挑战黑客松年度总冠军，赢取属于你的荣誉和机遇！
为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。
昇思MindSpore2.0擢升科学计算与全场景能力
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