打卡：

小白一个，第一次接触昇思MindSpore，之前使用chatgpt较多一点。这次相当于从使用着角色转换成制作者的角色，跨度比较大。如果之前没有接触过相关内容，学习起来还是比较费劲。

基本介绍：

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

基本介绍 这一节内容：

1. 全场景部署：MindSpore可以在设备、边缘和云端高效运行，满足不同环境的需求。

2. 兼容性强：支持多种硬件后端，如NPU、GPU和CPU等，提供灵活的计算资源配置。

3. 行业应用广泛：适用于图像、NLP、GNN、科学计算等多个领域。

4. 简化开发流程：提供多种高层API和自动微调工具，降低了AI模型开发的复杂性。

总体上给我的感觉是MindSpore是一个基础设施的东西，在其上可以运行或则说是训练各种大模型。所以，我应该可以将chatgpt部署到其上面进行训练。

我在昇思MindSpore上编写一个冒泡排序体验一下开发过程：

每个单元格可以单独运行，排序过程可视化

最后将排序结果打印出来。