昇思MindSpore助力大模型训练Day0迁移与推理一键部署，共筑开源生态

打造高效、开放的人工智能开发生态

随着大模型快速发展，昇思MindSpore致力于解决开发者在昇腾平台上快速使能和体验的诉求，全面优化训练与推理全流程开发体验，降低迁移和部署成本。

关键挑战：

• 让三方框架模型实现“零成本”迁移
• 训推全流程自动化，提升部署效率

支持训练Day0迁移，构建跨框架的"无感智能翻译"能力

昇思MindSpore通过三重兼容技术打通主流技术栈，实现主流加速库模型0代码迁移。借助精度自动对比工具，可跨框架、版本和策略快速调优，确保精度对齐，同时提升分布式并行场景下的训练性能5%以上。

• 通过MindSpeed/Megatron桥接层实现PyTorch模型零代码迁移
• MSAdapter工具自动转换95%以上接口，主流模型如DeepSeek、Pangu等迁移损耗逼近于零
• 动态图编译优化（JIT）：单卡训练效率提升40%
• 分布式智能调优工具解决万卡训练"木桶效应"，线性度突破96%
• 逐层精度对齐技术，在昇腾硬件上实现主流模型精度0误差

支持推理一键部署，分钟级拉起模型服务

通过vLLM-MindSpore插件，HuggingFace模型可实现半小时部署上线。昇思提出三层部署范式重构千亿参数模型推理链路：

• HuggingFace权重直接加载，无需格式转换，分钟级服务化
• 支持DeePSeek、Pangu、Qwen等20+模型“开箱即用”
• 百亿级模型权重加载耗时低于30秒，图编译延迟压缩至毫秒级

开源开放：与社区开发者共建共赢

自2020年开源以来，昇思MindSpore已孕育出50多个主流大模型，累计下载量达1200万次，覆盖130多个国家和地区，吸引了超过四万六千名开发者参与建设。

昇思提供三大核心支持推动社区发展：

• 社区共治：理事会+SIG组双轮驱动，联合企业/高校制定技术路线
• 资源普惠：免费算力平台支撑大模型研发
• 知识共享：20+技术SIG组覆盖AI前沿领域，开发者可深度参与核心开发

昇思MindSpore正构建一个开源、极简、高效的AI软件基座，携手开发者共同推进人工智能技术的发展。