服務(wù)內(nèi)容全部包含: 代碼遷移支持：提供代碼遷移的基礎(chǔ)知識和操作步驟，包括如何將GPU相關(guān)的代碼調(diào)用修改為NPU對應(yīng)的接口，以及如何處理多卡多機(jī)場景下的遷移。 環(huán)境配置指導(dǎo)：提供詳細(xì)的環(huán)境配置指導(dǎo)，幫助開發(fā)者配置本地和遠(yuǎn)端環(huán)境，確保PyTorch模型能夠在昇騰平臺上順利運行。 模型壓縮工具：提供昇騰模型壓縮工具和ATC模型轉(zhuǎn)換的開源代碼，幫助開發(fā)者進(jìn)行模型優(yōu)化。 服務(wù)優(yōu)勢: 保持代碼邏輯一致性：遷移后的腳本執(zhí)行邏輯與遷移前保持一致，減少了因遷移帶來的潛在問題。 支持混合精度訓(xùn)練：昇騰平臺支持開啟混合精度，進(jìn)一步提升模型性能。 提供全流程服務(wù)：昇騰平臺不僅支持模型遷移，還包括模型訓(xùn)練、精度調(diào)優(yōu)、性能調(diào)優(yōu)以及模型固化等全流程服務(wù)。 強(qiáng)大的硬件支持：昇騰AI處理器具有強(qiáng)大的算力，能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程。 服務(wù)前需客戶提供的信息: 原始PyTorch模型和代碼：需要提供原始的PyTorch訓(xùn)練腳本和模型文件，包括模型定義、訓(xùn)練循環(huán)、數(shù)據(jù)加載等。 模型參數(shù)和配置：提供模型訓(xùn)練過程中使用的超參數(shù)和配置信息，如學(xué)習(xí)率、批量大小、優(yōu)化器類型等。 數(shù)據(jù)集：提供用于訓(xùn)練和驗證模型的數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)的格式、路徑等信息。 環(huán)境依賴：提供當(dāng)前開發(fā)環(huán)境的依賴信息，包括使用的PyTorch版本、CUDA版本等