MindSpore
Huawei · Coding
MindSpore ist Huaweis Open-Source-Framework für Deep Learning, mit dem sich KI-Modelle in Cloud, Edge und auf Mobilgeräten trainieren und ausführen lassen, mit starkem Fokus auf Ascend-Chips.
Über MindSpore
About
Was ist MindSpore
MindSpore ist ein Open-Source-KI-Framework, das Huawei entwickelt hat, um Modelle an drei Orten zugleich zu trainieren und einzusetzen: auf Cloud-Servern, auf Edge-Hardware wie Basisstationen und auf kleinen Geräten wie Handys und IoT-Sensoren. Sie schreiben die Modelle in Python, und das Framework übernimmt das Schwierige: die automatische Differenzierung, das verteilte Training und den Wechsel zwischen dynamischen Graphen, die leichter zu debuggen sind, und statischen Graphen, die zur Laufzeit schneller sind.
Das Argument liegt in der Hardware-Reichweite. MindSpore ist am stärksten auf Huaweis eigene Ascend-Prozessoren abgestimmt, die Chips in den Atlas-Servern des Unternehmens, doch derselbe Code läuft auch auf NVIDIA-GPUs, Arm-CPUs, Qualcomm Snapdragon und Kirin-Chips. Eine Begleit-Engine, MindSpore Lite, schrumpft Modelle so, dass sie auf dem Gerät selbst laufen, was zählt, wenn Sie KI in eine App bringen und nicht in ein Rechenzentrum.
Die Grenze liegt in der Bindung. MindSpore ist die naheliegende Wahl, wenn Sie in der Welt von Huawei und Ascend arbeiten, und schwerer zu verkaufen, wenn Sie jahrelangen PyTorch-Code und ein Team mitbringen, das ihn schon beherrscht. Das Framework ist schnell gereift und bringt eine große Bibliothek fertiger Modelle mit, doch Community, Tutorials und Antworten auf Fragen hinken den früher gestarteten Frameworks noch hinterher.
Erste Schritte
- Installieren Sie das Framework mit pip und wählen Sie den Build, der zu Ihrer Hardware und Ihrer Python-Version passt.
- Legen Sie das Rechenziel fest, etwa Ascend, GPU oder CPU, bevor Sie etwas ausführen.
- Definieren Sie Modell und Datenpipeline und trainieren Sie im dynamischen oder statischen Graphenmodus.
- Exportieren Sie das trainierte Modell nach MindIR, das gemeinsame Format des Frameworks, um ein Modell vom Training in den Betrieb zu überführen.
- Bringen Sie das exportierte Modell mit MindSpore Lite in die Cloud, auf eine Edge-Box oder auf ein Handy, um direkt auf dem Gerät zu inferieren.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von MindSpore.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Forscher
- Entwickler auf Huawei-Hardware
- Edge- und Mobile-Entwickler
Aufgaben
- Große Modelle trainieren
- Inferenz auf Geräten ausführen
- Forschungscode übertragen
- KI für die Wissenschaft bauen
Szenarien
- Ein Modell auf Ascend-Infrastruktur aufsetzen
- Eine KI-Funktion in eine Handy-App bringen
- Ein Modell vom Laptop in einen Cluster bringen
Wichtigste Funktionen
Ein Framework für Cloud, Edge und Gerät
MindSpore läuft auf Servern, Edge-Hardware und kleinen Geräten aus derselben Codebasis, genau das ist der Kern von Huaweis Rede vom „All-Szenario"-Ansatz. Ein Team muss nicht ein Framework zum Trainieren und eine separate Engine für die Inferenz auf dem Gerät einführen. Für alle, deren Produkt beide Welten umfasst, entfernt diese Kontinuität eine Übersetzungsschicht zwischen zwei Werkzeugketten.
Vereinheitlichte dynamische und statische Graphen
Das Framework lässt Sie beim Debuggen in einem dynamischen, sofort auswertenden Stil schreiben und denselben Code dann auf einen statischen Graphen umstellen, um zur Laufzeit Geschwindigkeit zu gewinnen. Einsteiger bekommen eine lesbare, Zeile für Zeile nachvollziehbare Ausführung, der Produktivbetrieb die Leistung eines kompilierten Graphen. Kaum ein Framework macht diesen Wechsel reibungslos, und hier ist es eine zentrale Designentscheidung und kein Anbau.
Einfacheres verteiltes Training
MindSpore bringt Parallelstrategien für das Training großer Modelle mit, darunter Daten-, Modell- und Pipeline-Parallelität. Wie sich ein Job auf viele Chips verteilt, regelt ein API-Aufruf statt handgeschriebenen Koordinationscode. Teams, die Modelle in Basismodell-Größe trainieren, bekommen den Skalierungspfad, ohne die Orchestrierung selbst zu pflegen.
MindIR, ein Format für Training und Deployment
MindIR ist die gemeinsame Zwischendarstellung des Frameworks, dasselbe Format auf der Trainings- und der Inferenzseite. Einmal exportieren, und das Modell wandert ohne zweiten Konvertierungsschritt zwischen Cloud und Gerät. Diese Einheitlichkeit hält die Geschichte von der Cloud bis zur Edge in der Praxis zusammen.
Die Engine MindSpore Lite
MindSpore Lite ist eine leichte Inferenz-Engine für Handys und eingebettete Boards, mit hardwarenahen Kernen und Quantisierung zum Verkleinern von Modellen. Sie unterstützt iOS, Android und LiteOS und liest Modelle von MindSpore sowie von TensorFlow Lite, Caffe und ONNX. Für Mobile- und IoT-Entwickler ist das der Teil, der aus einer trainierten Datei eine laufende Funktion macht.
Suiten für große Modelle und Wissenschaft
Über den Kern hinaus bietet MindSpore eine Suite für große Modelle und eine für KI in der Wissenschaft, jeweils mit vorab trainierten Modellen und fertigen Schnittstellen. Das Ziel ist, den Vorbereitungsaufwand für Teams an Basismodellen oder im wissenschaftlichen Rechnen zu senken, damit sie mit nutzbaren Bausteinen starten, statt sie erst zu bauen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Es ist vollständig Open Source und ohne Lizenzgebühr, sodass die Kosten Hardware und Zeit sind, kein Abo.
- Es läuft aus einem einzigen Code in Cloud, Edge und auf Geräten, was zu Produkten passt, die ein Rechenzentrum und ein Handy umfassen.
- Es ist auf Huaweis Ascend-Prozessoren abgestimmt und liefert dort die beste Leistung, wenn das Ihre Hardware ist.
- MindSpore Lite und MindIR führen ein Modell vom Training bis zur Inferenz auf dem Gerät, ohne zweite Werkzeugkette.
- Die Python-zentrierten APIs und die Nähe zu PyTorch senken die Hürde für alle, die bestehende Arbeit übertragen.
Nachteile
- Community, Tutorials und Antworten auf Probleme sind kleiner als bei PyTorch oder TensorFlow, sodass Sie mehr allein lösen.
- Die besten Ergebnisse setzen Huawei-Hardware voraus, und die Vorteile des Frameworks schrumpfen auf Beschleunigern anderer Hersteller.
- Das weitläufige Bündel aus Framework, Lite, MindIR und Domänen-Suiten kostet echte Einlernzeit, bevor Sie produktiv sind.
Häufige Fragen
MindSpore dient dazu, Deep-Learning-Modelle zu bauen, zu trainieren und auszuführen. Sie schreiben die Modelle in Python, trainieren sie auf Servern oder auf Huaweis Ascend-Hardware und setzen sie über die einheitliche Werkzeugkette des Frameworks in der Cloud, auf Edge-Geräten oder auf Handys ein.
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