一、课程背景
随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术逐渐成为研究热点。昇思MindSpore作为华为推出的一款全场景深度学习框架，提供了丰富的工具和资源，助力开发者轻松上手大模型开发。本指南旨在帮助初学者了解昇思大模型，并提供一系列入门课程推荐。
二、昇思MindSpore简介
昇思MindSpore是一款全场景深度学习框架，具有以下特点：
- 易开发：API友好，调试难度低。
- 高效执行：计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率高。
- 全场景：支持云、边缘以及端侧场景。
三、入门必备课程
1. MindSpore Transformers大模型套件：架构讲解与使用入门
- 课程目标：介绍MindSpore Transformers大模型套件现状，讲解套件架构及高阶接口设计，学习基本使用方式。
- 学习内容：
- MindSpore Transformers大模型套件现状
- 套件架构及高阶接口设计
- 工程架构模块代码走读
- 基本使用方式
2. ChatGLM模型结构及代码演示
- 课程目标：介绍ChatGLM模型结构，走读代码演示ChatGLM推理部署。
- 学习内容：
- ChatGLM模型结构
- 代码演示ChatGLM推理部署
3. 多模态遥感智能解译基础模型原理及行业应用
- 课程目标：介绍多模态遥感智能解译基础模型的原理、训推等相关技术，以及模型相关行业应用。
- 学习内容：
- 多模态遥感智能解译基础模型原理
- 训练和推理相关技术
- 模型相关行业应用
4. Beam search和采样原理及代码实现
- 课程目标：介绍Beam search和采样的原理及代码实现。
- 学习内容：
- Beam search原理
- 采样原理
- 代码实现
5. LLAMA模型结构及代码演示
- 课程目标：介绍LLAMA模型结构，走读代码演示推理部署，介绍Alpaca。
- 学习内容：
- LLAMA模型结构
- 代码演示LLAMA推理部署
- Alpaca介绍
6. CPM-Bee预训练、推理、微调及代码现场演示
- 课程目标：介绍CPM-Bee预训练、推理、微调及代码现场演示。
- 学习内容：
- CPM-Bee预训练
- 推理
- 微调
- 代码现场演示
7. Lora、P-Tuning原理及代码实现
- 课程目标：介绍Lora、P-Tuning原理及代码实现。
- 学习内容：
- Lora原理
- P-Tuning原理
- 代码实现
8. 低比特量化等相关模型量化技术
- 课程目标：介绍低比特量化等相关模型量化技术。
- 学习内容：
- 低比特量化技术
- 其他模型量化技术
9. Models、Prompts、Memory、Chains、Agents、Indexes、Callbacks模块及案例分析
- 课程目标：解析Models、Prompts、Memory、Chains、Agents、Indexes、Callbacks模块，及案例分析。
- 学习内容：
- 各模块功能介绍
- 案例分析
10. MindSpore Transformers本地模型与LangChain框架组合使用
- 课程目标：介绍MindSpore Transformers本地模型与LangChain框架组合使用，通过LangChain框架管理向量库并基于向量库对MindSpore Transformers本地模型问答进行优化。
- 学习内容：
- MindSpore Transformers本地模型介绍
- LangChain框架介绍
- 组合使用方法
四、总结
昇思MindSpore大模型为开发者提供了丰富的工具和资源，助力大模型开发。通过学习以上课程，初学者可以快速掌握昇思大模型的基本知识和应用技巧。希望本指南对您的学习有所帮助。