技术背景在前面的博客中，我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用，同时利用相关的张量网络操作，我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法，如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子，这是在张量网络中非常核心的一个操作，本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。安装最新版的MindSporeEinsum是在1.6之后的版本才支持的，MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本，我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。 安装指令如下：python3-mpipinstallmindspore-
摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者：Super_WZB。前言动机大家好，我是Super_WZB，最近MindSpore快要上线2.0版本了，由于之前主要是参与MindSpore的开发工作，一直想找机会多用一用。而自春节开始也是参与到了一项基于MindSpore的迁移工作，积攒了一些经验，搞了一下GPT2的模型迁移工作。目前初步实现了GPT2Model最基础模型的推理，输出精度能够和huggingface中基于Pytorch的实现完全对标
摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者：Super_WZB。前言动机大家好，我是Super_WZB，最近MindSpore快要上线2.0版本了，由于之前主要是参与MindSpore的开发工作，一直想找机会多用一用。而自春节开始也是参与到了一项基于MindSpore的迁移工作，积攒了一些经验，搞了一下GPT2的模型迁移工作。目前初步实现了GPT2Model最基础模型的推理，输出精度能够和huggingface中基于Pytorch的实现完全对标
移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变，以vlog、短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐。同时，随着AI智能、美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用，促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升，也让视频应用场景更加丰富。当前剪辑产品功能多样、素材丰富，但是开发周期较长、门槛较高。为了让剪辑软件更加智能、简单易用，提升开发者的效率，HMSCore6为开发者提供视频编辑服务（VideoEditorKit），提供视频导入、编辑、渲染、导出、媒资管理等一站式视频处理能力。除了支持完整的传统视频编辑功能，视频编辑服务还提供了诸如专属滤镜、人物追踪、一键染发等丰富的AI处
移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变，以vlog、短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐。同时，随着AI智能、美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用，促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升，也让视频应用场景更加丰富。当前剪辑产品功能多样、素材丰富，但是开发周期较长、门槛较高。为了让剪辑软件更加智能、简单易用，提升开发者的效率，HMSCore6为开发者提供视频编辑服务（VideoEditorKit），提供视频导入、编辑、渲染、导出、媒资管理等一站式视频处理能力。除了支持完整的传统视频编辑功能，视频编辑服务还提供了诸如专属滤镜、人物追踪、一键染发等丰富的AI处
技术背景坐标变换、旋转矩阵，是在线性空间常用的操作，在分子动力学模拟领域有非常广泛的应用。比如在一个体系中切换坐标，或者对整体分子进行旋转平移等。如果直接使用Numpy，是很容易可以实现的，只要把相关的旋转矩阵写成numpy.array的形式即可。但是在一些使用GPU计算的深度学习框架中，比如MindSpore框架，则是不能直接支持这样操作的。因此我们需要探索一下如何在MindSpore框架中实现一个简单的旋转矩阵，并使用旋转矩阵进行一些旋转操作。Jax.numpy旋转矩阵我们先介绍一下在常用的Numpy库中是如何实现一个旋转矩阵的，这里为了演示方便，简化编程工作量，我们选择用Jax中所集成的
技术背景坐标变换、旋转矩阵，是在线性空间常用的操作，在分子动力学模拟领域有非常广泛的应用。比如在一个体系中切换坐标，或者对整体分子进行旋转平移等。如果直接使用Numpy，是很容易可以实现的，只要把相关的旋转矩阵写成numpy.array的形式即可。但是在一些使用GPU计算的深度学习框架中，比如MindSpore框架，则是不能直接支持这样操作的。因此我们需要探索一下如何在MindSpore框架中实现一个简单的旋转矩阵，并使用旋转矩阵进行一些旋转操作。Jax.numpy旋转矩阵我们先介绍一下在常用的Numpy库中是如何实现一个旋转矩阵的，这里为了演示方便，简化编程工作量，我们选择用Jax中所集成的
技术背景Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：\
技术背景Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：\
