当前，大模型发展日新月异，新的大模型层出不穷，参数规模从十亿级跃升至万亿级，模型结构从稠密到稀疏，应用范式走向多模态、Agent……如此多的模型和技术如何在昇腾上快速使能和体验，是昇腾开发者的核心诉求。

　　昇思MindSpore“海纳百川”，全面融入主流生态，持续优化训练与推理全流程开发体验，让开发者用极小成本完成SOTA大模型的迁移。

　　在此过程中，昇思MindSpore需攻克两大关键挑战：一是迁得快，要让三方框架模型“零成本”迁移，避免重复造轮子，同时模型精度完全对齐；二是部署快，训转推全流程自动化，让大模型部署像执行一行命令一般敏捷高效。

　　支持训练Day0迁移

　　构建跨框架的“无感智能翻译”能力

　　当大模型架构日新月异，开发者最怕被生态绑定。昇思MindSpore通过三重兼容技术打通主流技术栈，支持主流加速库模型0代码迁移，通过精度自动对比工具实现跨框架、跨版本、跨策略快速调优，精度对齐原模型，实现在分布式并行策略保持不变的情况下，训练性能提升超5％。

　　在训练生态方面，通过MindSpeed/Megatron桥接层实现PyTorch模型零代码迁移，训练脚本可直接运行；通过动态图能力重构，昇思让PyTorch开发者获得“原生体验”，同时借力MSAdapter工具自动转换95％以上接口，主流模型如DeepSeek、Pangu等迁移损耗逼近于零。

　　迁移只是起点，性能才是硬道理。昇思MindSpore采用框架差异化技术，进一步提升模型训练效率：

　　首先是动态图编译优化。多级流水线+即时编译（JIT），单卡训练效率可以提升40％。其次是分布式智能调优。自动负载均衡工具应对万卡训练“木桶效应”，线性度突破96％。最后是逐层精度对齐，这使得在昇腾硬件上实现主流模型逐层0误差，告别玄学调参。

　　支持推理一键部署

　　分钟级拉起模型服务

　　在推理部署方面，借助vLLM-MindSpore插件实现HuggingFace模型半小时部署上线。面对千亿参数模型，昇思用三层部署范式重构推理链路：

　　首先是HF权重兼容。支持HuggingFace权重直接加载，无需格式转换；通过vLLM-MindSpore插件实现分钟级服务化。

　　其次是模型开箱即用。支持业界主流模型开箱即用，DeepSeek、Pangu、Qwen等20多个模型已上线。

　　最后是启动时延优化。权重加载耗时降低80％（百亿模型小于30秒）；图编译时延压缩至毫秒级。

　　开源开放

　　与社区开发者共建共赢

　　在人工智能的沃土上，昇思MindSpore已生长为一片葱郁的开发者雨林。

　　自2020年3月28日播下开源的种子，这片技术雨林已孕育出50多个主流大模型。AI框架作为基础软件，以其根系持续释放创新养分。昇思MindSpore累计得到1200万次下载，开发者枝芽遍布130个国家和地区，在2400座城市吐露生机，超过4.6万名开发者如蜂群般共舞其间，创建超过11万行代码，1700多篇学术硕果垂坠于智慧枝头。

　　面向开发者，昇思的终极武器是开源开放的创新生态：在社区共治方面，理事会+SIG组双轮驱动，企业／高校共定技术路线；在资源普惠方面，提供免费算力平台（MindSpore大模型平台）；在知识共享方面：20多个技术SIG组覆盖AI前沿领域，开发者可参与核心开发。

　　未来的AI软件基座，必属于开源开放与极简高效共舞的时代。打破生态壁垒，让昇思MindSpore成为大模型开发的万能钥匙。　（华欣）