# MS-GameTutorial

**Repository Path**: dilililiwhy/MS-GameTutorial

## Basic Information

- **Project Name**: MS-GameTutorial
- **Description**: 昇思模型开发与迁移指导手册
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-12-14
- **Last Updated**: 2022-12-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# **MS-GameTutorial：昇思模型开发者实战全流程手册**

欢迎使用MindSpore（中文名：昇思）完成模型开发和迁移任务！本手册针对MindSpore普通网络模型与超大网络模型的开发迁移过程提供了详实的入门样例、多样化的调优工具使用方法和便于查找的问题清单，希望能帮到您。与官方提供的文档相比，本手册更侧重于工程实施过程中所遇到的实际问题，是对官方文档实现的细节补充。也正因为于此，非常欢迎您的加入与我们一同完善MindSpore模型开发与迁移流程。😊

手册线上地址：https://ms-gametutorial.readthedocs.io/en/latest/

贡献方式：提交PR，修改source/doc下对应的MarkDown文档即可。

本手册目前结构为

## **1.昇腾软硬件全栈介绍**
- 昇腾全栈介绍
- 昇思框架介绍
- CANN架构介绍
- 快速上手案例


## **2.PyTorch向MindSpore迁移指导**
- 模型迁移全流程指导
- 精度对比工具介绍
- 问题清单


## **3.模型精度调优**
- 精度调优官方指南
- 精度调优常见问题汇总


## **4.模型性能调优**
- 昇思性能调优平台介绍
- ProFiler文件的生成与加载
- 本地使用MindInsight
- ModelArts平台使用MindInsight
- MindInsight用户界面的使用


## **5.存储服务介绍**
- 对象存储服务OBS简介
- OBS工具简介
- 弹性文件服务SFS简介
- 快速上手


## **6.ModelArts相关**
- ModelArts简介
- 新版训练作业使用说明
- 示例：使用 OBS 和 ModelArts 完成训练作业部署（LeNet+MNIST数据集）
- 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）
- AICC Tools


## **7.大模型-分布式并行**
- 分布式并行总览
- 示例代码
- 分布式策略异常的典型报错


## **8.大模型-微调组件适配**
- 模型任务适配微调组件Tips


## **9.报错定位与分析**
- 功能调试指南
- 报错分析案例
- FAQ


## **贡献**
找到的一些对MindSpore提供的宝贵意见

1.基于昇思MindSpore的训练框架[MindsporeTrainer](https://github.com/baudzhou/MindsporeTrainer)，让Mindspore的算法研究更容易一些。

## **说明**
各部分中的问题清单收录了在MindSpore开发和迁移过程中可能遇到的报错和对应的解决方法。本文档的使用人也可对遇到的问题评估，认为是较为普遍的问题可以申请添加到对应清单中。