MagicMind是面向寒武纪MLU的推理加速引擎。MagicMind能将人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、Caffe与ONNX等）训练好的算法模型转换成MagicMind统一计算图表示，并提供端到端的模型优化、代码生成以及推理业务部署能力。

在MLU、GPU、CPU训练好的算法模型，都使用MagicMind快速地实现在MLU上部署推理业务。

本文系统地总结了当前在社区开放的MagicMind使用相关的在线课程和实验的学习路径，课程涵盖基础理论、模型生成部署、调试调优等，并结合多个在线实验项目，帮助大家系统地掌握MagicMind基础知识和使用方法。

阶段一：MagicMind开发初级开发者

理论学习

1、《MagicMind系统性概述》

2、《MagicMind 模型生成》

3、《MagicMind模型部署》

社区课程主页：

MagicMind系统性概述 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

MagicMind 模型生成 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

MagicMind模型部署 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

课后练习答案：

【开发者学院】MagicMind系列课程上新~（本文附课后小练习答案） - 寒武纪软件开发平台 - 开发者论坛 (cambricon.com)

上手实操

在线实验：

1、《模型推理 : YOLOv5 目标检测》

模型推理 : YOLOv5 目标检测 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

2、《模型推理: SSD 目标检测》

模型推理: SSD 目标检测 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

阶段二：MagicMind开发中级开发者

特性精讲

《MagicMind 特性：混合精度》

社区课程主页：MagicMind 特性：混合精度 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

《MagicMind 特性：PluginOp》

社区课程主页：MagicMind 特性：PluginOp – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

介绍及课后练习答案：【开发者学院】中级课程—MagicMind 使用（4节）（本文附课后小练习答案） - 寒武纪软件开发平台 - 开发者论坛 (cambricon.com)

上手实操

在线实验：【CV类实验】《模型推理：YOLOv5 目标检测》

模型推理：YOLOv5 目标检测 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

在线实验：《模型推理:Swin-Transformer图像分类》

模型推理:Swin-Transformer图像分类 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

调试调优

1、《MagicMind 进阶：精度调试》

MagicMind 进阶：精度调试 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

2、《MagicMind 进阶：性能优化》

MagicMind 进阶：性能优化 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

上手实操

在线实验：

1、【CV类】《模型推理: DeepLabv3 图像分割》

模型推理: DeepLabv3 图像分割 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

2、【NLP类】《模型推理: Transformer的翻译任务》

模型推理: Transformer的翻译任务 – 寒武纪开发者社区 (cambricon.com)

延展学习：

专家讲堂：MagicMind编程技术直播课及FAQ合集

MLU370— MagicMind编程技术直播课【FAQ合集】 - 寒武纪软件开发平台 - 开发者论坛 (cambricon.com)