本课程聚焦昇思 + 昇腾开发板大模型实践，基于昇思套件及框架接口，手把手指导大模型开发、训练、推理全流程，详解混合精度训练等实用技术，以及开发板场景下的常见问题排查、性能优化思路。
- 2025-10-22 「课程更新」：新增《昇思+昇腾开发板：软硬结合玩转minGPT开发实战》，包含完整视频、课件及代码案例。（查看详情）
- 2025-05-22 「课程上线」：《昇思+昇腾开发板：软硬结合玩转大模型开发实战》课程已上线，包含完整视频、课件及代码案例。（查看详情）
在学习本门课程之前，您需要掌握：
- Python基础
- Linux命令基础
- Jupyter基础
您可以通过前置学习考试（待上线）进行自检。
在开发前，请确保环境中的各软件包版本已完成配套，详见环境搭建指南
| 序号 | 课节 | 简介 | 课程资源 | 能力认证入口 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 昇思+昇腾开发板：软硬结合玩转DeepSeek蒸馏模型开发实战 | 本课程以DeepSeek蒸馏模型为例，教你如何基于昇思套件，在香橙派开发板快速上手模型开发、微调、推理与性能优化，并分享实践经验。 | PPT · 代码 · 实验指导手册 · 视频 (详见第1-5章) | 初级认证: 链接 · 题目 中级认证: 链接 · 题目 |
| 2 | 昇思+昇腾开发板：软硬结合玩转minGPT开发实战 | 本课程讲深入基于昇思MindSpore的代码实践，带领开发者从头实现decoder-only模型，并深入展开混合精度训练实现。 | PPT · 代码 · 实验指导手册 · 视频 (详见第6-10章) | 高级认证: 链接 (待上线) · 题目 |
详见Wiki中FAQ。
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Issue：欢迎各位开发者通过 Issue 提交建议或 bug 反馈
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Pull Request: 开发者可发起 PR 进行Bug修复或代码贡献（提交前请参考提交规范，由Committer @xing-yiren 及另一位Committer 完成评审合入），你的每一份参与都能让本项目更加完善。
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开源项目：若开发者有符合条件的开源项目推荐/自荐，欢迎按照项目仓规范完善项目内容后，邮件至contact@public.mindspore.cn进行投稿，邮件标题请参考：
【昇思+香橙派项目投稿】项目名称格式，并在正文中对项目进行简单介绍，附上代码仓链接。
详见WIKI：Issue与PR提交规范
向本项目的贡献者们致以最诚挚的感谢！