昇思开源社区新星：共同成长，助中国AI框架崛起

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昇思开源社区新星：共同成长，助中国AI框架崛起
- 吕栋[email protected]
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2024-12-23 17:55:32 字号：A- A A+ 来源：观察者网

时间来到2023年，学长负责的MindSpore NLP套件正处在项目初期的高速开发演进过程中，需要大量社区开发者投入其中。曾子瑄忙于学校大创项目结题和准备推免材料没有参加，但他在校内组织的MindSpore开源实习宣传吸引大量开发者加入。

随着研究生推免的结束，曾子瑄可支配的灵活时间明显比以前更多了，这时候恰好学长正在推广昇思开源社区中“关于在MindSpore NLP套件中迁移模型、单卡微调模型和多卡微调模型”的任务，并且完成任务还能获得报酬和奖励，于是曾子瑄很快便接下了这个任务。

在这个过程中，曾子瑄作为MindSpore NLP SIG的核心成员，先后完成四个大模型的迁移工作，包括一个Falcon大模型微调案例开发。在富有挑战性的算子开发领域，他申请了开源实习，完成了GPU后端的Flash Attention算子在MindSpore NLP的接入与调优，实现了两倍以上的推理速度提升。在当时，MindSpore NLP套件几乎不支持任何量化方法，而在比开源实习更高阶的开源之夏项目中，曾子瑄完成了基于MindSpore的BitsAndBytes量化库实现，降低了模型推理对显存的需求，提升了计算性能，增强了模型部署在端侧的可行性。

这其中既有他自身的努力，也离不开昇思开源社区的助力。

“在开发中，MindSpore提供的函数式和对象式融合编程范式，使构建神经网络和训练流程变得简单，提供的API映射文档也比较全面，大大降低了模型迁移的工作量。在自定义算子方面，MindSpore提供了Custom接口用于接入不同后端的算子，Custom接口会找到动态链接库中相应的函数，只要按照接口规范定义算子，就能够实现高效的运行时算子加载与运算。”曾子瑄对开发过程中MindSpore的技术优势印象颇深。

昇思将围绕开发者真实诉求，持续升级框架架构，使能AI模型未来创新

除了框架本身的技术特性外，加入开源社区还有一个明显的好处，就是当遇到难题时，有诸多技术大牛可以一起讨论解决问题，曾子瑄对此也深有体会。

“在开源之夏的项目开发过程中，因为需要迁移的BitsAndBytes库本身软件耦合程度高，关于算子接入的问题刚开始一直没找到合适的解决方案，后来摸清楚了项目本身的构建和执行逻辑，再跟MindSpore布道师和负责MindSpore自定义算子接口的工程师一起讨论，得出了基本解决方案，随后顺利地完成了程序中由上至下一条核心执行线路的移植，奠定了项目完成的基础。”他说道。

不难发现，正是在社区提供的诸多昇思MindSpore技术公开课、开源实习和活动比赛中，以曾子瑄为代表的年轻开发者获得了学习、实践和以练促学的机会，逐步成为AI领域中的新星。截至目前，昇思开源社区已提供30多个系列的AI主题课程，开展过600多场线上和线下的专题学习活动，并且已发布1100+开源实习任务，以及300+模型和算子任务，还举办过30多场大赛。

与昇思共成长，携手托起中国AI的未来

回想起在昇思开源社区中成长的点点滴滴，曾子瑄坦言自己收获颇多。

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