基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程
💡
原文中文，约15700字，阅读约需38分钟。
📝
内容提要
MindSpore是一个全场景深度学习框架，支持第三方前端，提供ModelZoo、Extend、Science、Expression、Data、Compiler、Runtime、Insight、Armour等功能，期待更多开发者参与。网络迁移指的是把参考源码中所使用的框架API替换为MindSpore中的API，可以参考MindNLP中的Bert模型迁移代码，但需要注意hugging face自封装的类别和函数以及API参数的差异。
🎯
关键要点
- MindSpore是一个全场景深度学习框架，支持多种功能和第三方前端。
- 文章旨在介绍如何使用MindSpore 2.0进行模型迁移，特别是GPT2模型。
- 前期准备包括环境配置、MindSpore安装和寻找迁移参考代码。
- 寻找参考样例的途径包括模型论文源码、Paper With Code和Hugging Face。
- 建议将参考代码Clone到本地以便于查阅和开发。
- MindSpore的特点包括易开发、高效执行和全场景覆盖。
- 网络迁移可以理解为将不同框架的API进行替换，类似于搭积木。
- 迁移过程中需要下载参考源码和MindNLP仓库，并创建相应的文件结构。
- API映射是迁移的关键，包括直接API映射和处理自封装类别和函数的迁移。
- API差异包括命名差异、参数差异和功能差异，需仔细核对。
- 迁移验证包括单模块验证、整网验证和checkpoint验证，确保输出一致性和精度。
- 通过验证确保迁移成功，最终实现与原模型相同的结果。
- MindSpore 2.0的API丰富，映射表详细，使用体验显著提升。
➡️
