# msadvisor_model_tuning

**Repository Path**: cycoe/msadvisor_model_tuning

## Basic Information

- **Project Name**: msadvisor_model_tuning
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 31
- **Created**: 2022-12-15
- **Last Updated**: 2022-12-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# msadvisor

##  **【背景信息】** 
  
专家系统强依赖昇腾开发全流程，包括：性能调优、算子/模型开发，专家系统知识库将工程师的经验固化。通过吸收调优经验，并固化经验-调试调优-反馈优化的路径螺旋式进化，提升专家系统识别性能瓶颈的准确性。从业界主流实践看，知识库可以通过规则集、模糊规则集、案例匹配、神经网络机器学习等方式生成。除了依赖开发者对算子/模型性能调优的深入理解外，也依赖开发者AI专业背景和算法经验，以提升专家系统对开发全流程分析的准确性。因此有必要通过专家系统知识库生态框架使能千行百业的开发者，通过规范接口和结果输出，提升专家系统分析性能瓶颈的能力。  
##  **【目标描述】**  
 
+ 1.构建生态开放框架，提升众智生态使能框架易用性，用户只需开发python知识库，在知识库上架、结果解析、知识库调测等方面提供方便的用户接入方式，能实现用户在MindStudio上一键调试调测，使能生态开发者；  
+ 2.定义知识规则范式，针对生态开发常用的python语言，规约好对外接口、用户无需掌握计算引擎复杂的调度等，专家系统将自动加载知识库，通过封装层提取函数符号；  
+ 3.提供昇腾调优领域SDK，对于包括数据解析，基础识别算法等，供生态开发者调用，后者无需再陷入对复杂文件的解析等工作;



## **【一站式导航】**

[一站式导航：众智资料参考](https://gitee.com/ascend/docs-openmind/blob/master/guide/mindstudio/msadvisor/one_stop_navigation.md)