الوصف
MindSpore هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق يهدف إلى توفير منصة موحدة لتطوير الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الأجهزة. توثيق واجهة برمجة التطبيقات (API) يفصل الواجهات الواسعة المتاحة للمطورين لبناء وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة. تغطي هذه الواجهات عمليات الإطار الأساسية، والوظائف المتخصصة، ووحدات البناء للشبكات العصبية.
قراءة المزيد
تم تنظيم واجهة برمجة التطبيقات للإطار في وحدات مميزة، كل منها يعالج جانبًا محددًا من دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي. تعمل وحدة `mindspore` كأساس، بينما توفر `mindspore.ops` واجهات وظيفية. لبناء الشبكات العصبية، توفر `mindspore.nn` طبقات محددة مسبقًا ووحدات حسابية، وتتوافق `mindspore.mint` مع الاستخدامات الصناعية السائدة لواجهات الوظائف والشبكات العصبية والمحسنات.
تشمل الوحدات المتخصصة الأخرى `mindspore.common.initializer` لتهيئة المعلمات، و `mindspore.amp` للتدريب بالدقة المختلطة، و `mindspore.train` لإدارة عملية التدريب. يتم دعم القدرات المتقدمة من خلال `mindspore.parallel` للتوازي التلقائي و `mindspore.graph` لتجميع الرسوم البيانية. يتم التعامل مع عمليات وقت التشغيل وإدارة الجهاز والواجهة الخلفية بواسطة `mindspore.runtime` و `mindspore.device_context` على التوالي.
يتم تبسيط معالجة البيانات باستخدام `mindspore.dataset`، الذي يوفر واجهات لتحميل ومعالجة مجموعات البيانات المتنوعة. يدمج الإطار أيضًا مع المكتبات المألوفة من خلال واجهات فئات `mindspore.numpy` و `mindspore.scipy`. للحوسبة الموزعة، يتوفر `mindspore.multiprocessing`. بالإضافة إلى ذلك، توفر `mindspore.tools` وظائف مساعدة، وتوفر `mindspore.utils` واجهات مساعدة مثل dryrun، وتكشف `mindspore.experimental` عن ميزات متطورة.
يتضمن توثيق واجهة برمجة التطبيقات لـ MindSpore أيضًا أقسامًا حول متغيرات البيئة، وجدول تعيين لواجهات برمجة التطبيقات PyTorch و MindSpore للمساعدة في الترحيل، وآليات ملاحظات للمستخدمين للإبلاغ عن المشكلات أو اقتراح التحسينات. تؤكد المنصة على سهولة الاستخدام والمرونة، وتدعم بيئات التطوير المستندة إلى السحابة مثل Jupyter للترميز والتصحيح السلس.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ MindSpore
واجهات أساس الإطار
واجهات الوظائف
واجهات طبقات الشبكة العصبية
واجهات المحسنات
تهيئة المعلمات
واجهات التدريب بالدقة المختلطة
واجهات التدريب
واجهات التوازي التلقائي
واجهات تجميع الرسوم البيانية
واجهات وقت التشغيل
إدارة الجهاز والواجهة الخلفية
واجهات الاتصال الجماعي
تحميل ومعالجة مجموعات البيانات
واجهات فئات NumPy و SciPy
واجهات المعالجة المتعددة
واجهات الأدوات
واجهات مساعدة
واجهات تجريبية
واجهات المشغل البدائي
واجهات شبكة التسريع التلقائي
توزيعات الاحتمالات القابلة للمعلمات
تعديل شفرة المصدر للنموذج المخصص المستند إلى القواعد
واجهات إدارة الجهاز، وإدارة التدفق، وإدارة الأحداث، وإدارة الذاكرة
البدء مع MindSpore
استكشاف وحدات واجهة برمجة التطبيقات: تصفح التوثيق للعثور على الوحدة ذات الصلة بمهمتك.
فهم أوصاف الواجهة: اقرأ أوصاف كل وحدة وواجهاتها لفهم وظائفها.
مراجعة الأمثلة: ابحث عن أمثلة التعليمات البرمجية أو أنماط الاستخدام لمعرفة كيفية تطبيق واجهات برمجة التطبيقات عمليًا.
التحقق من التوافق: تحقق من إصدارات واجهة برمجة التطبيقات والتوافق مع تثبيت MindSpore الخاص بك.
الدمج في سير العمل: قم بتطبيق واجهات برمجة التطبيقات المختارة ضمن خط أنابيب تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
استخدام البيئات السحابية: استفد من دفاتر Jupyter لترميز وتصحيح مرن.
إدارة الموارد: كن على دراية بقيود الموارد في بيئات التطوير السحابية.
حالات استخدام MindSpore
- بناء النماذج
- تدريب النماذج
- استنتاج النماذج
- معالجة البيانات المسبقة
- الحوسبة الموزعة
- التدريب بالدقة المختلطة
- تجميع الرسوم البيانية
- التطوير المستند إلى السحابة
