DeepSparkHub Release Notes

DeepSparkHub 24.03 Release Notes

特性和增强

模型与算法

• 新增了10个算法模型。

PyTorch
BiSeNetV2	BLIP	CenterPoint	PAConv	PointRCNN
PaddlePaddle
DBNet++	PP-OCR-EAST	PP-YOLOE+	SAST	YOLOv5

• 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。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

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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。

PyTorch
ACNet	Co-DETR	ControlNet	DBNet++	DDPM	Efficient Conformer V2
Mask2Former	Oriented RepPoints	RepMLP	RepViT	RTMDet	SOLOv2
PaddlePaddle
BlazeFace	ByteTrack	DLRM	DQN	EfficientNetB0	FastFCN
FFM	GAT	GraphSAGE	Pix2Pix	PP-HumanSegV1	Res2Net50_14w_8s
SE_ResNet50_vd	STDC	PP-TTS-FastSpeech2	Xception41	xDeepFM	XLNet

• 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。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

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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。

PyTorch
BYOL	InternImage	MobileOne	MoCoV2	WSLD
TensorFlow
AlexNet	DeepLabV3-Plus	FaceNet	InceptionV3	VGG
MindSpore
CRNN	InceptionV3	MobileNetV3	OpenPose	ResNeXt50
PaddlePaddle
DenseNet121	GCN	GPT2-Medium-EN	HRNet-W32	MobileNetV3_Large1.0
MobileSeg	OCRNet	PP-ASR-Conformer	PP-HumanSegV2	PP-LCNet
PP-LiteSeg	PP-PicoDet	PP-TTS-FastSpeech2	PP-TTS-HiFiGAN	ShuffleNetV2

• 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。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

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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。

PyTorch	AlphaPose	ArcFace	Attention U-Net	CBAM	CosFace
	CspDarknet53	CWD	DDRNet	FaceNet	FasterNet
	MAE	Network Slimming	PointNet++	RKD	STDC
	UNet++	YOLOv6	YOLOv8
PyTorch (WeNet)	Transformer	U2++ Conformer	Unified Conformer
PyTorch (MMDetection)	ATSS	Cascade R-CNN	CornerNet	DCNV2	RepPoints
PyTorch (Fairseq)	BART	Convolutional	RoBERTa	Transformer

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。

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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。

TensorFlow
BERT	ResNet50	SSD	VNet	YOLOv3
MindSpore
BERT	DCGAN	DeepLabV3	GCN	SSD
PyTorch
BERT NER	BERT Question Answering	BERT Text Classification	BERT Text Summarization	BEVFormer
DBNet	DeepSORT	FCOS	PointPillars	RepVGG
Retinaface	SOLO	Stable Diffusion	YOLACT++	YOLOv7
PaddlePaddle
BiSeNetV2	CenterNet	DeepLabV3+	DETR	FCOS
RepVGG	ResNeSt50	RetinaNet	SOLOv2	Swin Transformer

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。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。

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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。

模型名称	框架	数据集
googlenet	PaddlePaddle	ImageNet
MobileNetV3	PaddlePaddle	ImageNet
ResNet50	PaddlePaddle	ImageNet
VGG16	PaddlePaddle	ImageNet
Mask R-CNN	PaddlePaddle	COCO
SSD	PaddlePaddle	COCO
YOLOv3	PaddlePaddle	COCO
PP-YOLOE	PaddlePaddle	COCO
PSE	PaddlePaddle	OCR_Recog
CRNN	PaddlePaddle	LMDB
PP-OCR DB	PaddlePaddle	ICDAR2015
DeepLab	PaddlePaddle	COCO
UNet	PaddlePaddle	CityScapes
dnlnet	PaddlePaddle	CityScapes
BERT Pretraining	PaddlePaddle	MNLI
Ernie	PaddlePaddle	corpus
Transformer	PaddlePaddle	wmt14-en-de-pre-processed
DeepFM	PaddlePaddle	Criteo_Terabyte
Wide&Deep	PaddlePaddle	Criteo_Terabyte

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。

欢迎以任何形式为DeepSparkHub项目贡献。