本文详细介绍了如何在Android应用中集成MindSporeLite实现端侧AI推理，以手写数字识别为例。主要内容包括：1）将MindSporeLite AAR库集成到Android项目；2）封装推理帮助类，从assets加载.ms模型文件；3）实现Bitmap到32x32灰度图的预处理；4）执行推理并解析输出结果。文章提供了完整的Java代码示例，涵盖模型加载、数据转换、推理执行和结果处理等核

本文介绍了如何使用MindSporeLite将训练好的AI模型部署到端侧设备。主要内容包括：1）模型转换，通过converter_lite工具将MindIR等格式转换为专用于端侧推理的.ms格式；2）模型量化，利用训练后量化技术将模型从float32转换为int8，大幅减小模型体积并提升推理速度。这两个核心步骤为AI模型在手机等资源受限设备上的高效运行奠定了基础，是实现AI能力从云端到终端的关键桥

标准的无法满足你对 Loss 计算过程的精细控制。显存有限，想要实现梯度累积（Gradient Accumulation）却无从下手。写了自定义循环，却发现性能远不如 Graph Mode（静态图模式）。MindSpore 2.x 引入了更加灵活的函数式编程风格，结合 Ascend 硬件强大的图计算能力，我们可以兼得“动态图的灵活性”与“静态图的高性能”。今天我们就通过一段代码实战，彻底搞懂这个流

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Stable Diffusion 可以通过生成多样化、高质量的图像、修复损坏的图像、提高图像的分辨率和应用特定风格到图像上等方式，辅助视觉创意的实现，它为视觉艺术家、设计师等提供更多的创作工具和素材，促进视觉艺术领域的创新和发展。昇思MindSpore充分发挥原生支持大模型训练的能力，降低大模型创新开发门槛，为了让AI大模型更好地普惠大众，昇思社区打造了首个基于自主创新AI算力和框架、服务全球开发

362880（实际会小于这个值），可以通过现有的计算机算力遍历整棵游戏树来获得最优解，但是对于围棋这一类动作空间巨大的博弈游戏，如围棋的搜索空间达到了3361，现有的计算机算力是根本没有办法通过遍历整棵游戏树来获得最优解的。它以模拟的形式进行随机采样，然后更新节点，在后续的迭代中可以更加准确的做出决策。如上文所说不同的算法计算先验概率的方法也不同，如AlphaGo就使用了神经网络，而普通MCTS则

本文介绍了如何在昇腾NPU集群上使用MindSpore框架进行高效分布式训练。主要内容包括：1) 环境初始化与HCCL通信建立；2) 数据并行模式下的分布式数据加载；3) 网络定义与混合精度(AMP)配置；4) 使用Model接口封装训练流程；5) 通过mpirun启动多卡训练。文章重点讲解了数据并行+混合精度的实现方案，并提供了完整的代码示例。最后给出了数据下沉、算子溢出处理等实用技巧，帮助开发

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摘要：随着大模型参数量激增，单卡算力难以满足需求，分布式训练成为必由之路。MindSpore通过自动并行技术简化分布式训练，用户只需编写单卡代码即可实现高效集群训练。核心策略包括数据并行（拆分数据、复制模型）和模型并行（拆分模型、保持数据），以及二者的混合使用。MindSpore的自动并行功能可自动推导最优切分方案并插入通信算子，显著降低分布式训练门槛。开发者通过简单API即可开启并行模式，专注于