25.03 Release Notes

模型与算法

• 新增了9个大模型训练示例，涉及DeepSpeed，MoE-LLaVA和LLaMA-Factory工具箱

问题修复

• 同步了Tacotron2 PyTorch模型的最新代码。
• 删除了ConvNeXt，Co-DETR和CenterNet等模型的冗余代码，并对齐社区版本。
• 更新了MMDetection工具箱版本至v3.3.0，并同步ATSS、Cascade R-CNN、CornerNet等模型代码。
• 增加了cv/classification和cv/detection的自动化CI脚本。
• 更新了所有模型README文档格式，补充了模型所支持的IXUCA SDK版本。

版本关联

DeepSparkHub 25.03对应天数软件栈4.2.0版本。

贡献者

感谢以下社区贡献者

李一力，sanghui-ilu，majorli6，honglyua，吴永乐。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

DeepSparkHub 24.12 Release Notes

特性和增强

模型与算法

● 新增了4个PyTorch训练模型，其中2个为Multimodal模型
● 新增了5个大模型训练示例，涉及ColossalAI，Megatron-LM和LLaMA-Factory工具箱

● 更新了Llama2-7B (Megatron-DeepSpeed)模型的数据集链接。
● 同步了DBNet、Fast R-CNN和GoogLeNet等PyTorch模型的代码。
● 同步了BERT Base、FaceNet和ResNet50等TensorFlow模型的代码。
● 同步了ClossalAI、Megatron-DeepSpeed和OpenPCDet工具箱的代码。

版本关联

DeepSparkHub 24.12对应天数软件栈4.1.1版本。

贡献者

感谢以下社区贡献者

李一力，sanghui-ilu，majorli6，honglyua，吴永乐。

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DeepSparkHub 24.09 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了5个PyTorch训练模型，其中3个为Stable Diffusion模型

• 新增了4个大语言模型相关训练示例。
  • ChatGLM3-6B (DeepSpeed)
  • Llama3-8B (Megatron-DeepSpeed)
  • Qwen1.5-7B (Firefly)
  • Qwen1.5-14B (Firefly)

问题修复

• 修复了HardNet PyTorch模型的torchvision导入报错的问题。
• 同步了AlexNet，EfficientNet_B4等PyTorch模型的代码。
• 同步了AlexNet，FaceNet，InceptionV3，VGG16等TensorFlow模型的代码。
• 同步了工具箱Megatron-Deepspeed大语言模型框架的代码。

版本关联

DeepSparkHub 24.09对应天数软件栈4.1.1版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

李一力，sanghui-ilu，majorli，Jino Yang，吴永乐。

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24.06 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了7个PyTorch训练模型和对OpenPCDet工具箱的支持

• 新增了8个大语言模型相关训练示例。
  • Aquila2-34B (Megatron-DeepSpeed)
  • Baichuan2-7B SFT (DeepSpeed)
  • Bloom-7B1 SFT LoRA (Firefly)
  • ChatGLM2-6B SFT (DeepSpeed)
  • Llama2-7B RLHF (Megatron-DeepSpeed)
  • Llama2-13B (Megatron-DeepSpeed)
  • Llama2-34B (Megatron-DeepSpeed)
  • Qwen-7B SFT LoRA Ptuning-V2 (Firefly)

问题修复

• 修复了CenterNet PyTorch模型的DCNv2 版本不配套的问题。
• 修复了BERT Pytorch模型的h5py依赖库版本不对的问题。
• 修复了YOLOv7模型在PyTorch 2.x版本训练启动报错的问题。
• 同步了YOLOv5，FaceNet，AlexNet，InceptionV3，VGG16模型的代码。
• 完善了BiSeNetV2，DeepLabV3，SSD，YOLOv5模型的说明文档。

版本关联

DeepSparkHub 24.06对应天数软件栈3.4.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，Jino Yang，李一力，shengquan.nian，wenfeng.zhang，吴永乐，zhaojun0044，xiaomei.wang，gaiqin.bai，sanghui-ilu。

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24.03 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了10个算法模型。

• 新增了基于分布式训练框架的大语言模型训练示例。
  • Megatron-DeepSpeed Llama-2-7B SFT
  • DeepSpeed Llama-2-7B Reward Model Finetuning

问题修复

• 修复了DeepLabV3+ PaddlePaddle模型依赖安装不全的问题。
• 修复了MobileSeg 和Attention U-Net模型训练步骤路径错误问题。
• 修复了GLM模型安装与准备步骤中的路径导引有误的问题。
• 清除了Swin Transformer模型目录下的冗余pycache文件。
• 完善了basicVSR++，basicVSR，RealBasicVSR，TTVSR模型的执行代码示例。

版本关联

DeepSparkHub 24.03对应天数软件栈3.1.1版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，songjian，xiaomei.wang，李一力，gaiqin.bai，wenfeng.zhang，吴永乐，sanghui_ilu，shengquan.nian，yanlong.hao，zhaojun0044，李永康，小豆子。

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DeepSparkHub 23.12 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了30个算法模型。

• 新增了基于分布式训练框架的大语言模型训练示例。
  • Megatron-DeepSpeed LLaMA2-7B

问题修复

• 修复了YOLOv5模型训练过程中数值类型报错问题。
• 修复了ESRGAN，LIIF，TTSR模型配置文件路径问题。
• 修复了YOLOv3模型安装脚本sudo报错问题。
• 修复了SOLO模型依赖的yapf模块版本问题。
• 修复了YOLOF模型mmcv版本兼容问题。
• 改进了BERT系列模型对本地离线运行的支持。
• 改进了MMDetection工具箱不同版本的安装流程。

版本关联

DeepSparkHub 23.12对应天数软件栈3.1.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，songjian，may，jun.zhao，wz50525，gaiqin_bai，郝燕龙，巩亚飞，张文风，li.ding，Asltw，吴永乐，westnight，shengquan.nian，la。

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DeepSparkHub 23.09 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了30个算法模型。

• 新增了基于分布式训练框架的大语言模型训练示例。
  • Colossal-AI LLaMA-7B
  • DeepSpeed ChatGLM-6B
• 新增了基于深度学习分子动力学套件的水分子模型训练示例。
  • DeePMD-kit water/se_e2_a

问题修复

• 修复了Stable Diffusion模型的accelerate包版本问题。
• 修复了PaddlePaddle GCN模型的环境变量设置问题。
• 修复了PyTorch ResNet50模型的多机训练问题。
• 更新了MindSpore DeepLabV3模型VOC数据集链接。
• 新增了DeepSparkHub模型REAME.md文档参考模板。
• 优化了开源工具箱Fairseq/MMDetection/WeNet的模型存放路径和展示方式。

版本关联

DeepSparkHub 23.09对应天数软件栈3.1.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，zhaojun0044，songjian，gongyafei，gaiqin_bai，Asltw，张文风，吴永乐，丁力，tonychen，牛斯克，la。

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DeepSparkHub 23.06 Release Notes

特性和增强

模型与算法

添加了30个基于PyTorch框架的算法模型，新增了网络剪枝、自监督学习、知识蒸馏这3种模型类别。

30个模型中有12个使用了开源工具箱，包括：

• Transformer，U2++ Conformer，Unified Conformer模型基于开源的WeNet工具箱，可以便捷的执行数据集准备、模型训练/测试/导出任务。
• ATSS，Cascade R-CNN，CornerNet，DCNV2，RepPoints模型基于开源的MMDetection工具箱，可以便捷的执行目标检测训练任务。
• BART，Convoluntional，RoBERTa，Transformer模型基于开源的Fairseq工具箱，可以便捷的执行自然语言处理训练任务。

问题修复

• 修复了MobileNetV2和YOLOv5模型参数问题。
• 修复了LIIF和VGG16模型Python依赖包缺失问题。
• 修复了Stable Diffusion模型的测试结果图片呈现问题。
• 更新了DLRM模型数据集获取链接。
• 新增了Tacotron2、YOLOv5、SATRN模型的性能指标输出。
• 新增了FairMOT模型的性能指标和精度指标输出。

版本关联

DeepSparkHub 23.06对应天数软件栈3.0.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，吴永乐，songjian，丁力，shengquan.nian，may，张文风，chenyingtony，yue.chang，westnight，fhfang，li-shi-kun。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

DeepSparkHub 23.03 Release Notes

特性和增强

多框架支持

新增了对TensorFlow和MindSpore的支持。

模型与算法

新增了35个算法模型，具体如下。

问题修复

• 修复了CenterNet模型缺失make.sh文件的问题。
• 更新了ResNet50模型的运行脚本路径。
• 更新了HashNeRF模型的数据集准备和模型执行步骤。

版本关联

DeepSparkHub 23.03对应天数软件栈3.0.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

shengquan.nian，牛冠博，吴永乐，may，majorli6，yue.chang，wenfeng.zhang，丁力，xiaomei.wang，songjian，guanbo，cheneychen2023，Yili。

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DeepSparkHub 22.12 Release Notes

特性和增强

• SATRN，Conformer和ngp-nerf模型更新6维度评测数据。
• DLRM和CPM模型增加checkpoint。
• Hashnerf模型增加多卡运行支持。
• 新增PaddlePaddle框架模型19个。

问题修复

• ssd模型执行prepare.py报错。(#I5Y00S)
• vqmivc模型使用数据集问题。(#I63WFR)
• APCNet模型readme文档缺少数据集准备步骤。(#I63W7K)
• GCNet模型Readme文档缺少数据集存放位置描述。(#I63W8I)
• Graph WaveNet模型Readme问题。(#I63WCW
• 首页readme文档的clip 模型链接有问题。(#I62HM3)
• ConvNext,RetinaNet,ACmix readme文档更新下载数据集。(#I6101Y)
• semantic_segmentation下模型的readme文档需要补充准备数据集步骤。(#I5Y01H)
• basicVSR++，basicVSR，LIIF，TTSR，TTVSR模型readme文档问题。(#I63WBL)
• RNN-T模型执行报错。(#I64SU3)
• ESRGAN模型执行报错。(#I64SPT)
• Point-BERT模型运行报错。(#I64SWK)
• RealBasicVSR模型执行报错。(#I64STQ)
• HRNet模型运行提示缺少json_tricks等python依赖。(#I63W67)

版本关联

DeepSparkHub 22.12对应天数软件栈2.3.0版本。

贡献者

感谢以下人员做出的贡献：

majorli，张文风，yufei.chen，jeff guo，李睿，sanghui_ilu，westnight，jianyong.jiang，
may，Shikun Li，shengquan.nian，qiangzibro，hui.sang。

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