命令行工具，用于调用 Gemini 系列大模型（如 Gemini 1.5），支持本地与 API 调用，适用于代码生成、文本处理等任务。

昇腾AI处理器里面有8个计算核心，所以我们要把这些数据要给它分到这些计算核心上，在这个例子里面，就是把它分成了八份，分给了八个计算核心去进行计算。单目算子的编写可参考官方文档TIK2的第五章矢量编程，在add示例代码的基础上修改为单目计算（求平方根）本课程以矢量编程Add算子为例，对TIK C++的使用进行详细讲解，并讲解sqrt单目算子的改写步骤。具体可参考在线实验：基于昇腾CANN的Ascen

https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/source_zh_cn/beginner/save_load.ipynb基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速上一

基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速上一章节主要介绍了如何调整超参数，并进行网络模型训练。在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果，用于微调（fine-tune）和后续的模型推理与部署，本章节我们将介绍如何

本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。可以修改下列参数和prompt体验模型。下载权重大约需要10分钟。

虽然构建数据管道可以批量处理输入数据，但是数据管道的API设计要求用户从构建输入源开始，逐步定义数据管道中的各个Transform，仅当在定义。无疑，用户只想重点关注这些与其相关度最高的代码，但其他相关度较低的代码却在整个代码场景中为用户增加了不必要的负担。在资源条件允许的情况下，为了追求更高的性能，一般使用Pipeline模式执行数据变换Transforms。调度，由其负责启动和执行给定的Tra

基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速神经网络的训练主要使用反向传播算法，模型预测值（logits）与正确标签（label）送入损失函数（loss function）获得loss，然后进行反向传播计算，求得梯度（gradien

掌握TIK C++量算动态shape输的实现。掌握端到端的TIKC++算子开发流程。在线实验>基于昇腾CANN的TIK C++算子开发。了解NPU模式下的性能采集与分析。掌握CPU模式下的算子调试技术。掌握UT和ST的测试编码方法。第三章 TIK C++算子开发及验证。

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

当我们定义神经网络时，可以继承nn.Cell类，在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在construct方法中实现Tensor操作。construct意为神经网络（计算图）构建，相关内容详见使用静态图加速。nn.ReLU(),nn.ReLU(),构建完成后，实例化Network对象，并查看其结构。Network<我们构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个二维的Tenso