社区动态 – - //m.krtcgo.com 新一代人工智能开源开放平台 Sat, 08 Feb 2025 07:05:00 +0000 zh-Hans hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9 //m.krtcgo.com/wp-content/uploads/2025/04/favicon.png 社区动态 – - //m.krtcgo.com 32 32 从“算力自主”到“普惠共赢”，中国算力网为DeepSeek云服务提供坚实的底座 //m.krtcgo.com/%e4%bb%8e%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%87%aa%e4%b8%bb%e5%88%b0%e6%99%ae%e6%83%a0%e5%85%b1%e8%b5%a2%ef%bc%8c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%ae%97%e5%8a%9b%e7%bd%91%e4%b8%badeepseek/ //m.krtcgo.com/%e4%bb%8e%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%87%aa%e4%b8%bb%e5%88%b0%e6%99%ae%e6%83%a0%e5%85%b1%e8%b5%a2%ef%bc%8c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%ae%97%e5%8a%9b%e7%bd%91%e4%b8%badeepseek/#respond Sat, 08 Feb 2025 07:05:00 +0000 https://new.openi.org.cn/%e4%bb%8e%e7%ae%97%e5%8a%9b%e8%87%aa%e4%b8%bb%e5%88%b0%e6%99%ae%e6%83%a0%e5%85%b1%e8%b5%a2%ef%bc%8c%e4%b8%ad%e5%9b%bd%e7%ae%97%e5%8a%9b%e7%bd%91%e4%b8%badeepseek/ 近年来，人工智能技术的突破性进展，离不开两大核心驱动力——强大的算力基础设施与开放协作的用户生态。在中国科技自立自强的战略背景下，由鹏城实验室牵头建设的中国算力网正不断推动国内自主算力资源迈入“全民共享”时代。

今年新春，国内外AI界都在为DeepSeek而沸腾。自2024年底震撼发布其新一代模型以来，DeepSeek凭借其前瞻性的开源策略与卓越的技术创新，迅速跃升为AI领域的焦点，并在国内外AI模型界赢得了广泛的关注与赞誉。

为了进一步降低国内AI开发者参与门槛，OpenI 作为“中国算力网开源开放试验场”，已在春节期间及时通过“大模型基地”上线DeepSeek系列模型（包括“自然语言处理”的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1-Distill-Qwen、DeepSeek-R1-Distill-Llama系列不同参数模型，以及“计算机视觉”的DeepSeek-CV系列模型）。无需进行复杂繁琐的配置，开发者可直接基于已上线的模型和社区提供的算力资源、一站式AI开发环境自行开展模型验证和测试，体验DeepSeek模型的强大功能。

大模型基地地址：

https://openi.pcl.ac.cn/modelbase/list

依托中国算力网卓越的算力调度与智能分配能力，OpenI 现已成功部署DeepSeek-R1满血版（671B），且已适配英伟达GPU资源，并积极携手全国各地的算力中心合作伙伴，共同开放更多经过深度适配的普惠自主算力资源，包括华为的NPU、天数智芯的GPGPU、海光的DCU以及燧原的GCU等，为广大开发者提供更加丰富的选择。

值得一提的是，在鹏城实验室与华为昇思MindSpore及华为昇腾团队的通力协作下，我们已完成DeepSeek部分模型在昇腾NPU 910A、910B上的适配工作，这些模型现已能在MindSpore与PyTorch框架上顺畅运行，并已通过OpenI 开源开放。同时，“中国算力网开源开放试验场”合作伙伴也将于近期完成两个版本模型的部署。借助中国算力网，我们将硬件资源高效整合，形成“算力云际池化”模式，旨在帮助开发者在使用DeepSeek模型时实现计算效率的大幅提升。

为了方便大家基于910A计算资源本地部署或通过华为云ModelArts平台部署DeepSeek模型（PyTorch/MindSpore框架），我们开源了部署方法，供给类昇腾用户参考和快速上手，链接如下：

https://openi.pcl.ac.cn/OpenIOSSG/Ascend910A-DeepSeek-Service

如果说中国算力网为国内AI发展提供了“燃料”，那么开源生态则是点燃AI技术突破的“火花”。自OpenI 上线DeepSeek后，蛇年春节期间，系列蒸馏模型被社区开发者体部署体验超过两万次，社区累计为开发者提供了上万卡时高性能计算资源体验DeepSeek，我们见证了开源力量与普惠算力深度融合的典范。下一步，在开源开放试验场的基础上，我们将通过中国算力网云际协同机制，将DeepSeek系列模型一键进行分发部署到各地算力中心，支撑算力中心基于本地算力形成特色化模型服务能力。

从“算力自主”到“普惠共赢”，中国科技界正以开放胸怀书写新的篇章，探索科技创新的新路径。通过共享资源、协同创新，中国算力网将致力于构建一个更加开放、包容、共赢的科技生态，为推动全球科技进步贡献力量。

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2024CCF中国开源大会计划于2024年11月9日-11月10日在深圳举办，大会将组织特邀报告、开源高峰论坛、开源发展委员会路演、社区论坛、技术论坛、教育论坛、开源创新大赛颁奖等不同类型的活动，为期2天。其中11月9日下午和11月10日下午举办20场专题分论坛，论坛形式包括但不限于主题报告、圆桌对话、研讨会、发布会等，现启动分论坛方案及分论坛承办方征集，欢迎符合征集条件的单位提交申请，相应要求如下：

一、设立条件

1、分论坛负责人应为学会会员；

2、参与分论坛的人数不少于60人；

3、申办单位在申办议题领域专业性较强，区域影响力较大；

4、 申办单位具有较好的社会形象和品牌信誉；

5、申办单位具有较好的资源动员、分论坛组织筹备能力；

6、具备以上承办基础条件和意愿的企业、机关事业单位、科研院校、行业组织等单位均可申报。各单位申报专题论坛数量原则上不超过1个。

二、承办单位职责

1、提交分论坛举办方案，包括会议内容设置、演讲嘉宾、活动形式、宣传规划等，演讲嘉宾勿限于本单位人员；

2、承担分论坛演讲嘉宾及参会人员的联络与组织工作；

3、负责分论坛内容审核及提交，并在论坛举办前收集、审核、提交分论坛发言稿及主题报告PPT；

4、承担分论坛现场主持、引导、总结等工作；

5、配合会议整体宣传，提供分论坛宣传供稿、文集汇总等。

三、分论坛主题参考

开源软硬件环境、算力网与开源训练场、开源供应链安全、开源标准、开放科学、粤港澳大湾区人工智能等相关主题。内容和形式要具有创新性、前瞻性和代表性。

四、设立方式

1、分论坛采取组委会指定和有关单位自主申请相结合，欢迎产学研不同领域单位申请；

2、组委会统筹协调后确定分论坛主题，并在学会网站上发布；有意向参加演讲和讨论的代表可与分论坛负责人联系；

3、分论坛议题最终确定后，由申请单位提交活动方案；

4、原则上每个分论坛设一个议题，时间不超过150分钟，由申请单位负责召集并组织。

五、申报时间

第二轮分论坛申报截止时间为2024年9月30日。有意申报的单位请认真填写《2024CCF中国开源大会分论坛设立申请表》（详见附件），填写完成后发送至邮箱secretariat@openi.org.cn，并与组委会确认。由于场地有限，分论坛申请报满为止，请有意向单位尽早申请。

六、联系方式

联系人：赵老师

电 话：0755-85902473

邮 箱：secretariat@openi.org.cn

 

附件：2024CCF中国开源大会分论坛设立申请表

 

 

 

2024CCF中国开源大会组委会

2024年7月29日

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三国时，关羽曾在此点兵，其雄姿英发，至今犹在眼前。

古之要塞，控巴夔，制荆襄，为三峡门户，川鄂咽喉，名不虚传。

而今，点军又展新颜。

数字经济的蓬勃发展，算力设施的日新月异，赋予了这片古老土地新的生机与活力。

点军之美，既在于山水之秀，又在于创新之魂。

文化与科技在此交融，绘就了一幅新时代的美丽画卷。

 

2024.5.23-2024.6.28，为了以AIGC的方式向全球展现点军的独特魅力，

OpenI 携手国产芯片行业的领军者燧原科技，依托点军智算中心强大的算力支持，

共同策划了一场别开生面的活动——“智绘艺术家之诗画点军”文生图挑战赛！

让我们一起，掀起一场技术与艺术的盛宴！

 

无论你是专业的技术开发者，还是业余的绘画爱好者，

即刻来报名参加这场技术与艺术的盛宴，用AIGC来绘出你印象中的点军吧！

只要你有一颗热爱创作的心，都可以加入我们，共同为这场赛事增添色彩。

我们期待你的精彩表现！

报名链接：http://app-kyxt.pcl.ac.cn:8000/competitions/group/onslhfvc

 

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为鼓励更多企业共享算力资源，春节期间，在CCF开源发展委员会人工智能工作组对于算力共享理念的积极倡导和支持下，作为国内领先的超算云服务和运营服务提供商——并行科技以实际行动响应了社会的需求，将部分算力资源共享给了OpenI ，为社区的人工智能项目注入了新活力。

社区通过与计算中心合作，将算力资源进行灵活共享的这种创新实践不仅展现了企业对于社会责任的担当，也能让社区为更多有算力需求的开发者或项目方提供便捷、高效的服务，促进技术创新与应用的快速发展。

社区项目获强大算力支持

在春节期间，OpenI 结合并行科技共享的算力资源，举办了“启智算力贺新年”的春节福利活动，为社区开发者开放了多卡GPU和NPU的算力资源，受到了社区用户的广泛喜爱和热烈追捧。通过10天活动时间，使用共享算力的开发者达到了近1万人次，累计运行了近5万卡时算力资源。

其中，鹏城实验室高效能云计算所多语大模型持续演化技术研究小组便通过OpenI 获得了4台H800高性能服务器，累计32张GPU卡的算力资源。如此强大的算力支持为团队的多语翻译模型融合演化、检索增强以及数据智能体等方面的研究提供了巨大的支撑，同时也为自然语言处理会议ACL2024投稿在实验方面提供了极大的助力。

并行的此番算力支撑不仅能够促进多语大模型的演化理论的进一步探索，同时也能帮助他们在相关研究方面产出若干研究论文。该团队同时对并行科技和OpenI 的此番举措表达了衷心的感谢。

OpenI 对并行科技的此次贡献也表示高度赞赏，这样的合作不仅有助于推动社区项目的进展，也为更多有算力需求的开发者或项目团队提供了宝贵的资源支持。

算力共享助力AI领域发展

目前，OpenI 通过中国算力网已经成功接入了二十多家计算中心的算力资源，成为了中国算力网的实验床。这些资源的加入，使得社区能够面向全社会开放超过260万卡时的普惠算力资源，助力社区开发者30多万个AI任务的运行，极大地促进了国内人工智能领域的创新与发展。

算力资源的共享和合理利用，不仅能够有效缓解算力资源紧张的问题，还能够降低开发者的成本，更能够推动开源社区与产业界的深度融合，形成良性互动。因此，OpenI 也呼吁更多的计算中心也能够加入算力资源共享贡献的行动中来，为社区更多有算力需求的开发者提供服务。我们期待在更多机构的参与下，算力资源的共享和利用能够取得更加显著的成果，为科技创新和社会发展注入更多的活力。

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为了回应大家的热情，我们现正启动2023年的社区资深体验官招募计划！从即日起至12月24日，我们招募10位富有活力、具备经验、拥有技术能力并乐于助人的开发者成为社区的资深体验官。

在这个充满机遇与挑战的舞台上，社区将与大家携手共进，共同开创一个更加美好的开源未来。为了让社区与体验官更好的携手共进，社区还规划了资深体验官-核心体验官-王牌体验官的成长计划。资深体验官任期半年可申报核心体验官，核心体验官任期一年可申报王牌体验官。每个成长阶段匹配了对应的权益职责以及晋升标准。

在任期内，我们将对大家的表现进行评审，通过后予以晋升或授予优秀称号。若资深体验官任期2年内未晋升或获得优秀称号，将自动离任。优秀资深体验官2次获优秀即可自动晋升为核心体验官。若核心体验官2年内未晋升或获得优秀称号，将降为资深体验官。王牌体验官亦然。已离任体验官仍将在官网展示，并标注已离任。

2022年，我们招募了5位开发者作为首批资深体验官。那么，他们现在都怎么样了？今天，我们将正式公布这5名体验官的晋升情况，其中颜鑫、林世豪这2名资深体验官成功晋升核心体验官，丁一超、张佳预这2名资深体验官获评优秀称号，余艳泽资深体验官继续保留称号。

 

同时，他们还对任职资深体验官分享了自己的心得。比如核心体验官颜鑫表示，“成为OpenI 资深体验官为我带来了极为宝贵的成长机遇。在这个角色中，我能够深入了解并参与社区的各个层面，从而积累了丰富的知识和经验。社区也为我提供了丰富的算力和存储资源，使我能够顺利地调试、实现和运营多个开源项目。同时，社区还多次对我的开源项目进行了宣传和推广。”

优秀资深体验官丁一超也表示，“通过OpenI 体验官的经历促使自己不断的去学习体验OpenI不断出来的新功能，在OpenI 的充足资源提供下也体验了一些优秀的国产GPU资源,看到了国产GPU的发展，在后续的工作学习中也计划将OpenI的平台以及国产GPU的资源能够利用起来。”

另外一位优秀资深体验官张佳预也表示，“很荣幸能够见证OpenI的快速发展，与平台共同成长。OpenI开拓了我的视野，让我有机会真切地了解、学习和参与到AI开源活动中。同时，OpenI也为开发者提供了非常多的资源，包括免费的算力资源、代码托管、竞赛资源和学习资源，长期活跃于openi社区不仅能够“白嫖”这些资源，更重要的是我个人能力的提升。最后，OpenI社区充满活力，AI开发者之间交流非常方便，社区内也是高手云集，与高手同行，保持热爱，不断成长。”

 

如果你也想加入他们的行列并满足以下条件，欢迎加入申报资深体验官：

  • 熟悉OpenI启智平台基本功能操作；

  • 帮助用户解答问题1次以上，或通过创建Issue的方式为OpenI建言献策1次以上；

  • 参加过OpenI “我为开源打榜狂”系列活动并上榜1次以上；

  • 熟悉主流框架，包括但不限于MindSpore，PaddlePaddle，TensorFlow，Pytorch的优先；

  • 获得过OpenI 优秀开发者/积极贡献者/高校旅长的优先。

 

作为资深体验官，你将承担以下职责：

  • 贡献平台关键需求和社区发展建议；

  • 协助社区维护社群秩序，解决用户问题；

  • 分享经验或心得，进行个性化创作；

  • 为社区挖掘或引入优质开源项目及优秀开发者等；

  • 积极推广社区，扩大社区影响力。

 

同时，你将享有以下权益：

  • 获得社区提供的荣誉勋章展示、专属算力积分补贴、体验官专属奖品；

  • 优先参与社区组织的线上线下活动，作为邀请嘉宾参与重要活动及主题分享等；

  • 优先获得社区媒体宣传资源及合作机会；

  • 有机会参与社区的优秀评选活动，获得丰厚奖励。

 

欢迎大家点击链接，或通过扫描下方海报二维码（也可在公众号后台回复“体验官”），在线填写个人资料，加入我们的行列，共同为OpenI 的发展贡献力量吧！

 

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2023 CCF中国开源大会现场

高文院士：大模型开源推动技术创新与产业发展

在21日的主论坛会议上，鹏城实验室主任、中国工程院院士高文发表了题为《鹏城·脑海预训练大模型底座与开源合作》的报告。高文院士详细介绍了鹏城脑海预训练大模型的底座技术和应用场景，并强调了开源合作的重要性。他指出，以ChatGPT为代表的聊天预训练大模型已经对人类经济生活产生了巨大的影响。而这种影响背后，强大的算力基础是大模型能够理解海量数据并不断演化的关键因素。

鹏城实验室主任高文院士分享报告

高文院士表示，基于鹏城云脑II先进自主E级智能算力平台，鹏城实验室正在持续训练鹏城·脑海大模型底座。脑海是一个完全自主可控、开源开放的自然语言稠密大模型，参数级别达到2000亿，性能达到国际先进水平。他强调，鹏城·脑海大模型底座的输出内容符合中文核心价值观，这对于推动大模型在国内的发展具有重要意义。

高文院士还指出，开源已经成为推动技术创新和产业发展的重要力量，而大模型开源更是未来发展的重要方向之一。通过开源开放的方式，可以汇聚全球的智慧和力量，加速大模型的研发进程，并且推动大模型在各个行业和领域的应用。他表示，鹏城实验室已经开放基于鹏城·脑海自然语言预训练大模型底座的合作，将持续共建大模型开源联合体，助力国产自主创新的大模型生态发展。

大模型开源创新研究联合体：联接资源，推动创新

为进一步推动大规模模型的研究和发展，促进学术界和工业界的交流与合作，以及汇聚全球的智慧和力量，会上进行了“大模型开源创新研究联合体”的成立仪式。由OpenI 运营中心主任余跃博士为大家简单介绍关于成立“大模型开源创新研究联合体”的背景和目的。他表示，该联合体的主要目标是通过将三种创新体相互联接以构建更好的大模型开源发展生态。

余跃博士介绍大模型开源创新研究联合体

第一种是对计算资源跨域协作的联接。目前通过中国算力网加入联合体的有鹏城云脑以及来自全国的8家智算中心。这种联接方式旨在优化和整合各中心的资源，打破孤立，实现资源共享，以推动大规模模型的开发和研究。

第二种是对包括了鹏城·脑海在内的大模型主体的联接。鹏城·脑海是一个强大的AI模型，具备深度学习和推理能力。通过联接这些模型，开发者可以更方便地利用这些模型进行研究和开发，进一步推动大模型的发展和应用。

第三种是对包括科研机构、高校、企业等群智主体的联接。这种联接方式旨在促进学术界和工业界的交流与合作，汇聚全球的智慧和力量，共同推动大模型技术的不断发展和应用。

在成立仪式上，由中国工程院院士王怀民、余跃博士以及来自北京昇腾人工智能计算中心、天津人工智能计算中心、沈阳人工智能计算中心、大连人工智能计算中心、长春算力中心、西安未来人工智能计算中心、武汉超算中心&人工智能计算中心、成都智算中心8家计算中心代表上台联合见证了这一重要时刻。大模型开源创新研究联合体将成为人工智能领域的一个重要平台，为未来的技术创新和发展奠定坚实的基础。

大模型开源创新研究联合体成立仪式合影

中国大模型开源之路：专家探讨文化、技术与企业实践

繁荣中国开源生态，促进中国开源发展，离不开产学研的参与和努力。会上，由中国科学院院士、CCF开源发展委员会主任王怀民主持了以“中国大模型的开源发展之路”为主题的开源高峰论坛，与会嘉宾包括高文院士、复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、清华大学计算机系WeBank讲席教授唐杰、阿里云CTO周靖人以及百川智能创始人兼CEO王小川。这些嘉宾就中国大模型的开源发展问题进行了深入探讨，并提出了宝贵的建议。

“中国大模型的开源发展之路”高峰论坛

其中，高文院士强调了开源的重要性，认为开源本身是一种文化。传统的软件开源与大模型的开源并没有本质差别，都需要构建合作伙伴关系、建立生态。大模型开源后，其影响力将更广泛，更多的开发者和企业将能够基于它来开发更多应用与服务。他还特别提到OpenI ，其独特之处在于它成功地从实验性科研项目发展成为备受开发者喜爱的开源社区。他认为，吸引并服务好年轻人是关键，让社区成为大家喜爱的聚集地是社区建设最重要的任务。

唐杰教授则从技术角度出发，探讨了大模型的开源技术挑战和解决方案。他认为，解决模型的可解释性、隐私保护以及跨语言、跨领域等问题是大模型开源的关键。同时，他还分享了如何利用强化学习等技术来优化大模型的性能。

邱锡鹏教授表示，大模型的开源将促进更多的创新和合作。他认为，在开源社区中，应该注重培养年轻的人才，让他们成为推动大模型开源发展的重要力量。

周靖人则从企业的角度出发，分享了阿里云和魔搭社区在大模型开源方面的探索和实践。他认为，企业应该积极参与大模型的开源工作，通过合作来推动技术的发展，同时也要注重保护知识产权。

王小川提出模型开源比以往的项目开源更积极，开源之后，大家能基于模型很快搭建自己的服务平台，可用性较以往大有提升。他表示，百川智能将致力于推动大模型的开源发展，通过建立合作伙伴关系、培养人才以及加强技术研发等方面来推动中国大模型开源的进步和发展。

最后，王怀民院士总结了本次对中国大模型的开源发展之路的讨论，他表示，我们感受到中国建设的大模型开源创新环境具有吸引力，吸引中国开发者乃至全球创新者的关注。未来期待基于大模型开源激发我国人工智能应用创新，助力中国信息产业发展。

中国大模型开源事业的健康发展、开源生态的良性构建，离不开政府、企业、科研机构以及各界开源爱好者的持续支持和广泛参与。最后，鹏城实验室热烈欢迎对鹏城·脑海大模型开源感兴趣的组织机构通过以下联系方式加入大模型开源创新研究联合体，期待在各方的支持下，中国的大模型开源事业能够取得更大的突破和进步。

鹏城·脑海大模型网址：

https://openi.pcl.ac.cn/extension/mind

联系邮箱：

secretariat@openi.org.cn

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近期，来自第四范式开源的强化学习框架OpenRL（Open Reinforcement Learning）项目成功通过了OpenI 技术委员会的严格评审，以全票通过的方式正式入驻OpenI 。

在近两年中，第四范式已有多个项目入驻OpenI 精品开源项目管道。而此次新加入的OpenRL项目作为一个强化学习框架，将机器学习与强化学习相结合，为解决复杂问题提供了新的可能性，它旨在打造一个开放、共享、高效的强化学习平台，通过其深厚的行业应用累积和强大的算法优化能力，OpenRL为AI的实际应用提供了强大的支持。

第四范式OpenRL项目负责人黄世宇在项目路演中表示，通过与OpenI 的紧密合作，OpenRL将获得更大的发展机会，为更多行业提供高效、精准的AI解决方案。

而技术委员会的专家们也对OpenRL表达了高度认可，他们认为该项目在强化学习方向的易集成、易用性以及配套资源方面均有较成熟的支持。因此，OpenRL在会后得到了技术委员会专家们的一致认可与通过。

OpenRL项目简介

OpenRL是第四范式强化学习团队基于 PyTorch开发的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体和自然语言等多种任务的训练。OpenRL旨在为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。

OpenRL支持多种特性，例如自然语言任务、导入模型和数据、多种模型、训练加速、自定义训练模型、可视化工具等。目前，OpenRL支持的特性包括：

  1. 简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口
  2. 支持离线强化学习
  3. 支持自博弈训练
  4. 支持自然语言任务（如对话任务）的强化学习训练
  5. 支持从 Hugging Face 上导入模型和数据
  6. 支持LSTM，GRU，Transformer等模型
  7. 支持多种训练加速，例如：自动混合精度训练，半精度策略网络收集数据等
  8. 支持用户自定义训练模型、奖励模型、训练数据以及环境
  9. 支持 gymnasium 环境
  10. 支持字典观测空间
  11. 支持 wandb，tensorboardX 等主流训练可视化工具
  12. 支持环境的串行和并行训练，同时保证两种模式下的训练效果一致
  13. 中英文文档
  14. 提供单元测试和代码覆盖测试
  15. 符合Black Code Style和类型检查

同时，OpenRL支持自然语言对话任务的强化学习训练。OpenRL通过模块化设计，支持用户加载自己的数据集，自定义训练模型，自定义奖励模型，自定义wandb信息输出以及一键开启混合精度训练等。

关于OpenRL更多介绍以及如何通过OpenI 使用OpenRL，请参考OpenRL项目主页的操作指导。

OpenRL 开源地址：

https://openi.pcl.ac.cn/OpenRL/openrl

未来展望

强化学习在未来的人工智能发展中具有重要的地位和趋势，其应用场景也将不断扩大和深化，为解决实际问题提供更多可能性。OpenRL框架在经过多次迭代并应用于学术研究和AI竞赛后，已经成为了一个较为成熟的强化学习框架。

我们相信，随着人工智能和强化学习技术的不断创新，以及借助OpenI 开源开放的力量，OpenRL框架将不断吸引更多的开发者、研究者和用户，构建更健康的开源生态系统，在强化学习领域带来更多创新成果和精彩表现，为全球AI技术的发展和应用带来更多的可能性。

同时，我们也期待着更多的创新项目加入到OpenI 中来，共同构建一个更加开放、共享、创新的技术生态环境，引领国内人工智能技术迈向新的高度，为全球用户和开发者提供更好的服务和支持。

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近日，一款备受全球开发者喜爱的中国深度学习框架——华为昇思MindSpore，成功通过了OpenI 技术委员会的严格评审，以全票通过的方式正式加入OpenI 。这一重要事件为社区的开源技术体系注入了新的活力，使其包含的基础设施、软件环境、算法框架、模型储备以及应用开发部署等环节更全面、更完善。同时，这也为国内人工智能开源领域带来了新的里程碑，标志着OpenI 在人工智能开源领域的重大突破。

其实，在MindSpore正式加入OpenI 之前，两大社区早已是国内人工智能开源领域紧密的盟友。OpenI 通过鹏城云脑和中国算力网累计为MindSpore开发者提供了超200万卡时普惠昇腾NPU算力资源，在助力全国各地昇腾算力中心建设和基于昇腾算力做完美适配的AI框架MindSpore构建开源生态做出了显著的贡献。

华为昇思MindSpore运营总监胡晓曼在技术委员会议项目路演中也表示，昇思MindSpore过去已与OpenI 开展了系列紧密合作，加入 后，仍将继续携手OpenI 进一步建设开源生态，扩大其影响力，与更多的开发者和企业进行深度合作，共同推动AI技术的发展和应用。

OpenI 技术委员会的专家也对MindSpore进行了高度评价，认为该项目技术先进，拥有完善的技术体系与开发工具，在各开源社区已经获得了较大影响力，建立了成熟的生态体系并适配了多种国产硬件。因此，MindSpore在会后收获了技术委员会专家们的一致认可与通过。

接下来，我们“深度学习”一下昇思MindSpore这款深度学习框架，以及MindSpore与OpenI 这几年在AI开源生态合作领域擦出的火花。

全场景深度学习框架，让智能无处不在

昇思MindSpore作为一个全场景深度学习框架，可以实现数据模型的训练-推理-全场景部署。大到地球系统模拟、自动驾驶，小到蛋白质结构预测，统统都可以通过昇思MindSpore实现。

它面向全场景构建最佳昇腾匹配、支持多处理器架构的开放AI框架，力图为算法工程师、数据科学家和广大开发者提供开发友好、运行高效、部署灵活的体验，是AI行业中的基础设施，是AI开发者的便捷工具，是科研工作者的神助攻。

在持续的创新演进中，昇思MindSpore框架已兼容适配包括昇腾系列产品、英伟达NVIDIA系列产品、Arm系列的高通骁龙、华为麒麟的芯片等20 余家芯片厂商伙伴的硬件设备。通过兼容不同架构、不同厂商的算力，昇思MindSpore打通云端智能、边缘智能、端侧智能，实现端边云全场景协同，进一步扩大了其在AI领域的应用范围，让智能无所不在。

为了进一步降低 AI 应用门槛，昇思MindSpore在大模型、科学计算、领域套件、工具组件、框架等领域针对行业重点场景，打造了系列场景化开发套件，在易开发、高效执行和全场景覆盖三个目标上展现出卓越的性能。

这些套件中，包括MindSpore、MindCV、MindDiffushion等近50个项目陆续在OpenI 开源，并通过两方多元化的合作吸纳了不少开发者参与开源贡献。这在全球范围内寻求开源生态建设的过程中，不仅向世界展示了中国力量的崛起，也帮助国产人工智能软硬件应用生态繁荣发展。

MindSpore 组织页面地址：

https://openi.pcl.ac.cn/MindSpore

其中，昇思MindSpore通过与OpenI 联合打造的 MSAdapter 项目，在保留原生 API 能力的同时，实现了业界主流框架 Pytorch 大多数 API 的兼容。而MSAdapter在不改变原有PyTorch用户使用习惯下，能帮助用户高效迁移PyTorch代码到MindSpore生态，还能帮助用户通过OpenI 高效使用中国算力网——智算网络的昇腾算力，用户仅需少量修改就能轻松地将PyTorch代码高效运行在昇腾上。

MindSpore携手OpenI，擦出开源火花

在MindSpore飞速发展的近几年，OpenI 与昇思MindSpore社区保持紧密的联系，持续探索和创新在AI开源领域的合作，助力MindSpore成为AI领域中的佼佼者。

自2020年开源以来，MindSpore作为业内瞩目的 AI 框架经历了快速发展。根据最新数据，MindSpore在行业生态上已经服务了5500多家企业，在开源生态上发展了570多万社区用户和2.4万贡献者，在技术生态上发布了紫东·太初、鹏程·神农等500多个模型。

基于两大社区之间的合作，OpenI 在这些数据中贡献了不小的力量。其中，在开发者活动方面，两大开源社区联合成功举办了多届启智集结号、AI画家大赛等众智开发活动，以及大模型技术公开课、校园行等活动。其中，集结号面向高校开发者开发MindSpore模型。目前，MindSpore模型已超过400个，约有170个中高开发难度的模型，包括YOLOv5、Swin Transformer等前沿模型，90％以上可直接进行应用部署，满足全场景主流行业应用。而这些优质AI模型也都已在启智与昇思社区同步开源，极大的支持了国产AI框架MindSpore的生态建设。

据 Papers with Code 统计，2022 年使用 MindSpore 的顶级会议论文在国内 AI 框架中排名第一，达900多篇顶会论文，全球范围内仅次于PyTorch，位列第二。因此，在科研学术方面，OpenI 也积极参与中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金的合作，为高校老师及科研院所的AI科研人员搭建学术交流平台和提供昇腾算力支持科研开发，推动MindSpore在AI领域科研的应用。目前，OpenI 已经支持了近百位高校老师团队，提供了220000+卡时的算力资源。

在这一系列的合作活动中，作为面向全球提供普惠多样化异构算力资源的新一代人工智能开源开放平台，OpenI 通过鹏城云脑和中国算力网已为MindSpore开发者提供了超200万卡时的普惠昇腾NPU计算资源，支撑了近10万个MindSpore开发任务，极大地助力了基于MindSpore框架的AI人才培育。

MindSpore对加入启智的未来期许

加入OpenI ，这是国产深度学习框架给予OpenI 的一份开源厚礼，也是昇思MindSpore对OpenI 往期合作及现有成果的肯定，更是对未来发展的期许。后续，MindSpore计划从大模型平台、众智开发活动、套件技术开发、开源课程等多维度与OpenI 开展进一步合作，共同推动国内AI技术的发展。

为了MindSpore加入启智后的发展需求，OpenI 也将在技术、运营、算力、生态等多个层面做出相应的调整和优化，不断加强与华为昇思MindSpore的合作与交流，加大对MindSpore项目的推广和支持力度，吸引更多的开发者、研究者和用户共建国产AI开源生态。

结语

深度学习在已经历的十多年发展历程中，国内外诞生了不少优秀的深度学习框架，如国外的TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe以及国内的百度飞桨PaddlePaddle和华为昇思MindSpore等。

所幸的是，百度飞桨PaddlePaddle和华为昇思MindSpore两大重量级玩家均以开源开放、合作共赢的姿态加入 ，这无疑将在中国的开源生态建设上掀起新一轮的热潮。

我们期待在未来的日子里，基于国产深度学习框架的开放性和技术栈的全面性，OpenI 能进一步走向更加繁荣与多元化的未来，并携手PaddlePaddle和MindSpore为国内开源生态和AI技术的进步贡献更多的力量。同时，我们也期待着更多的创新项目加入到 中来，共同构建一个更加开放、共享、创新的技术生态环境，为全球用户和开发者提供更好的服务和支持。

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高文主任介绍，“鹏城·脑海”通用AI大模型以稠密型架构实现2000亿参数，依托“鹏城云脑II”国产化AI算力平台进行全程预训练，采用了MindSpore昇思国产化深度学习框架，完善了大规模并行训练策略、底层算子性能和容错机制，显著提升了国产算力平台的训练效率，并构建了一套涵盖中文、英文及50余个“一带一路”沿线国家及地区语种的多样化语料数据集和数据质量评估工具集。本次发布的是以中文为核心的“鹏城·脑海”基础版，将在OpenI 向全社会开源。

面向新一轮人工智能变革浪潮，在广东省和深圳市的统一部署下，在国家外文局、华为、腾讯等战略合作伙伴的联合支持下，鹏城实验室贯穿国产算力+自主大模型创新链，聚焦AI核心器件、算力设施、模型算法、训练系统等关键环节，持续推进“鹏城·脑海”大模型核心技术攻关。

高文主任强调，鹏城实验室正同步研制“中国算力网”（China Computing Network，C²Net）全国一体化算力协同计算调度平台，以深圳为总调度中心，已汇聚全国协同算力达3E规模。“鹏城·脑海”大模型将进一步依托“中国算力网”接入的协同算力，以“算力网算力调度+模型赋能”相结合的方式，携手国家新一代AI公共算力平台，共同推动国产化AI大模型的持续演进与部署应用，最终打造一个基于“中国算力网”的各类领域AI大模型及应用生态的数字化基座。与此同时，实验室将牵头成立“鹏城·脑海”开源联合体，广泛联合企业、高校和科研院所，通过这一全新的开源群智合作模式，“一揽子”提供覆盖压缩、部署、微调与价值对齐等环节的模型工具，并加强大模型的开源管理与资源共享，加速为千行百业插上人工智能的“翅膀”。

”今天的发布是国产AI大模型全新的起点。我们将陆续发布“鹏城·脑海”大模型进阶版、专业版等各个阶段的版本，持续满足我国不断增长的数字化转型需求，助力中国人工智能产业的快速崛起，并为全球人工智能变革提供一个来自东方古国的选择。“

“鹏城·脑海”大模型推广计划

“鹏城·脑海”大模型愿景

“鹏城·脑海”大模型（基础版）开源链接：https://openi.pcl.ac.cn/extension/mind

扫码了解脑海大模型更多信息

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为了更好地推动模型技术的规范化和标准化，保护模型项目方的知识产权和相关权益，激发模型项目的创新活力，OpenI 与木兰开源社区联手，致力于研发一套适用于各类模型项目的许可证，以规范和引导模型项目的开发、使用和分发。

两大社区在2023年初合作研发模型许可证，并于2023年4月输出了一份许可证初稿，紧接着召开了模型许可证的首次编制启动会，汇聚了阿里、华为、百度等20多家科技企业 及清华大学等高校专家共同打磨编制许可证条款内容。经过几场富有成效的编制研讨会以及反复确定修订，6月下旬，模型许可证（测试版）已在OpenI 官网发布。

 

木兰-启智模型许可证（测试版）内容简介

木兰-启智模型许可证（测试版）中加入了对模型、数据资源、算力资源、生成物等名词定义，在条款中说明了以下权限、使用条件和责任限制：

  • 版权许可：该许可证授予版权许可，使用者可以复制、使用、修改、分发模型，不论修改与否。

  • 专利使用：该许可证授予专利许可。

  • 限制：许可者可以在任何媒介中将“模型”、 “补充材料”以源程序形式或可执行形式重新分发，不论修改与否，但许可者必须向接收者提供“本许可证”的副本，并保留“软件”中的版权、商标、专利及免责声明。

  • 免责声明与责任限制：该许可证明确声明“模型”、“补充材料”及其中的“贡献”在提供时不带任何明示或默示的担保。

  • 商标使用：该许可证明确声明它不授予商标许可。

  • 违约与终止：该许可证明确声明了如果使用者违反“本许可证”，“贡献者”有权书面通知使用者并终止其根据“本许可证”授予的许可。

请通过OpenI 官网查看许可证具体内容。

地址：//m.krtcgo.com/html/2023/licence_0628/687.html

在木兰-启智模型许可证正式版本发布前，我们诚挚地邀请广大模型项目方试用我们的模型许可证（测试版），并根据实际需求为许可证的改进和完善提供宝贵意见和建议。您的参与和支持将有助于我们不断完善许可证标准，为模型的研发、使用和分发提供更优质的解决方案。

 

木兰-启智模型许可证（测试版）试用方法

登录OpenI AI协作平台（https://openi.pcl.ac.cn/）  为模型添加许可证。

 

01 已有模型添加许可证

点击【模型】下拉选择【模型广场】。

点击【我的模型】页签，进入模型详情页，点击【设置】。

在设置页面的模型许可证选项，选择“木兰-启智模型许可证（测试版）”，最后点击【确定】。

 

02 新建模型并添加许可证

点击个人已有项目（没有项目需要先创建项目）的【模型】页签，点击右侧【导入本地模型】或【导入线上模型】（线上模型需要通过【云脑】功能训练产生）。

 

在创建模型页面模型许可证选项，勾选“木兰-启智模型许可证（测试版）”，点击【创建模型】即可。

试用过程中，您可将使用体验以及对许可证协议内容的建议反馈至我们的官方邮箱（secretariat@openi.org.cn）；我们将结合试用期间的意见与建议对许可证进行持续优化。

为了感谢大家的试用及反馈，许可证组委会将试用模型作为案例推广并将试用单位列入许可证贡献单位。

OpenI 与木兰开源社区将以开放、合作、创新的态度，携手广大模型项目方共同推动模型技术的规范化和标准化发展。让我们携手共创智能未来，为社会的科技进步和智能化发展贡献力量！

 

木兰开源社区简介

“木兰开源社区”建立于2019年8月，是国家重点研发计划重点专项“云计算和大数据开源社区生态系统”的核心成果。旨在促进产学研用各方开源领域的交流，推动国家科技创新成果开源，加强企业、科教研单位和行业用户之间的沟通，推动开源成果转化落地，同时为各类开源项目提供中立托管，保证开源项目的持续发展不受第三方影响，通过更加开放的方式来打造和完善开源社区生态。

该社区基于对现有主流开源协议的全面分析，共同起草、修订并发布了木兰系列开源许可证。目前，木兰许可证族已发布四个许可证：木兰宽松许可证（MulanPSL v1；MulanPSL v2）、木兰公共许可证（MulanPubL v1；MulanPubL v2）、木兰-白玉兰开放数据许可协议（MBODL v1）以及木兰开放作品许可证（Mulan Open Works License, Mulan OWL）。这些许可证分别面向开源软件宽松型、强著作权型、开放数据集以及开放作品四类不同的开源应用需求。

 

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