【华为Ascend众智计划】MindX高性能预训练模型开发流程（持续更新...）

最新推荐文章于 2025-10-10 16:25:48 发布
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#华为 #深度学习

本文介绍了如何在ModelArts平台上进行ModelArts训练，包括YOLOv4Tiny模型的迁移和导出，以及使用MindXSDK进行高性能预训练模型推理的详细步骤。涉及创建算法、训练作业、模型转换、插件开发和流程编排等内容。
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任务步骤

  1. ModelArts训练（ModelArts开发指导 - Wiki - Gitee.com）
  2. 将air/onxx模型转换为om模型（MindX SDK开发指导 - Wiki - Gitee.com）
  3. 基于MxBase进行推理（MxBase推理开发指导 - Wiki - Gitee.com）

ModelArts训练

ModelArts服务器入口：ModelArts服务

ModelArts官方文档（成长地图_AI开发平台ModelArts_华为云 (huaweicloud.com)）

MindX 高性能预训练模型适配ModelArts视频指导

1.通过git仓库下载源码及目标数据集
2.运行在ModelArts服务器上输出模型文件
  1. 创建OBS桶
  2. 创建算法(即从git下载的模型)
  3. 创建训练作业
  4. 导出模型air或onxx文件

MindX SDK

MindX 高性能预训练模型使用SDK推理指导视频

已完成案例（主要增量为infer和modelarts文件夹）

MindX SDK官方文档（建议在之后遇到问题时使用，不建议作为入门）

华为官方课程：（不推荐，和上方的视频教程内容基本一致）

1.使用ATC脚本进行离线模型转换
2.基础插件和插件开发（已有插件满足不了推理需求时才需要开发插件）
3.流程编排（主要根据eval.py的数据逻辑进行流程编排）
4.推理流程运行

直接输入tensor进入模型推理的样例

MxBase推理应用开发

MxBase推理开发指导 - Wiki - Gitee.com

本质上与SDK开发一样，使用C++代码进行数据的预处理和后处理，按照给定接口实现即可，可参考样例进行实现

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