服务内容全部包含: 代码迁移支持：提供代码迁移的基础知识和操作步骤，包括如何将GPU相关的代码调用修改为NPU对应的接口，以及如何处理多卡多机场景下的迁移。 环境配置指导：提供详细的环境配置指导，帮助开发者配置本地和远端环境，确保PyTorch模型能够在昇腾平台上顺利运行。 模型压缩工具：提供昇腾模型压缩工具和ATC模型转换的开源代码，帮助开发者进行模型优化。 服务优势: 保持代码逻辑一致性：迁移后的脚本执行逻辑与迁移前保持一致，减少了因迁移带来的潜在问题。 支持混合精度训练：昇腾平台支持开启混合精度，进一步提升模型性能。 提供全流程服务：昇腾平台不仅支持模型迁移，还包括模型训练、精度调优、性能调优以及模型固化等全流程服务。 强大的硬件支持：昇腾AI处理器具有强大的算力，能够加速深度学习模型的训练和推理过程。 服务前需客户提供的信息: 原始PyTorch模型和代码：需要提供原始的PyTorch训练脚本和模型文件，包括模型定义、训练循环、数据加载等。 模型参数和配置：提供模型训练过程中使用的超参数和配置信息，如学习率、批量大小、优化器类型等。 数据集：提供用于训练和验证模型的数据集，包括数据的格式、路径等信息。 环境依赖：提供当前开发环境的依赖信息，包括使用的PyTorch版本、CUDA版本等