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内容起源：2021 年 6 月 5 日，由 SegmentFault 思否主办的 2021 中国开发者生态峰会圆满闭幕。会上，华为 MindSpore 经营总监胡晓曼发表了主题为《MindSpore 开源经营与治理》的演讲。
分享嘉宾：胡晓曼，华为 MindSpore 经营总监
速记整顿及公布：SegmentFault 思否编辑部
明天跟大家分享一下 MindSpore 的开源经营与治理。在讲之前，先跟大家做个自我介绍。我叫胡晓曼，15 年毕业，毕业之后始终在做算法工程师，做了四年的算法工程师写了四年代码，19 年去了百度，做深度学习布道师，去年退出华为，负责 MindSpore 整个社区的开源经营。其实在接到大会邀请的时候，我十分地惊讶，也十分开心，因为从算法转到经营的时候，我特地放心会不会就业（笑）。因为圈子太小了，很多人不会特地关注开发者经营这个事件。其实开源经营能够算是新的工种，它不像研发或算法工程师去做图像、做 NLP，有十分明确的目标，也有十分明确的职业规划，在市面上找任何这样的工作都十分不便。所以明天跟大家分享到底什么是开源经营与治理，咱们这一年到底在做什么事件？
什么是开源经营与治理？
开源经营到底是什么？我总结了几个点。
咱们认为开源经营的外围点用技术把圈内人连接起来，用翻新的形式把圈层的影响力不断扩大，让圈外人也能晓得你的技术产品是什么。很多人只重视前者，做的内容只针对圈内技术人群，然而如果要火，肯定要让不想看你内容的人也能看完，咱们叫「出圈」。但难点在于，当初很多经营的形式十分趋于同质化，大家对于经营很常见的误会是他们是做新媒体的，或者是不是在朋友圈发广告的，认为他们是小编，这其实是一种误区。咱们发现市面上有技术背景的经营同学十分少见，也十分十分难招。咱们要经营的是技术框架，那么有技术背景对于咱们来说是必不可缺的。咱们目前整个团队基本上都是有技术背景的。
整体的开源经营的内容，我把它分为四块：第一块是产品经营 ，蕴含咱们常见的内容、渠道、社区、KOL 以及品牌； 第二块是社区治理 ，包含 TSC、SIG、WG 等； 第三块是开源单干 ，包含功能型单干和应用型单干等等； 最初一块是咱们最常见的基础设施，包含 CI 零碎，也有数字化经营看板，帮忙你更好地理解经营成果到底怎么样。
总结而言，咱们目前对于开源经营有几个准则。第一，咱们认为 开源经营的外围人员必须要懂技术。我待过的一些经营团队中，很多人是不懂技术的。那么在失常的工作中，你很难跟他进行深刻的交换，对于框架或者对技术本体，咱们到底应该采取哪种适合的形式，让开发者更好地理解它。来到华为之后，咱们要求咱们组所有人必须懂技术，如果你不会，那就去学。有的同学是学理科的，咱们要他也必须去学 Shell 脚本去学 Python，再缓缓去学习 MindSpore。
第二，营销和商业的气氛不要过于浓重。很多人会把经营、市场和商务 BD 分不清楚。他们会说，这三个如同能够相互转换，经营不也是用采购吗？营销市场 marketing 不也是做广告吗？如同会让人感觉没有区别。但其实经营和 marketing 和营销人员是有本质区别的，咱们不是纯正的 PR，不是纯正地打广告。
第三块是咱们总结进去的教训，在所有的经营块，咱们认为应该要敢于试错。咱们当初没有特地残缺或者说特地标准的一条路让大家去遵循。对于很多形式，咱们都是在去尝试。尝试之后，再去看它的成果，如果感觉成果能够，就把比拟好的经验总结下来，如果感觉不太好，咱们再持续去迭代。一直迭代，重复复盘再总结经验，实际多了，路就进去了。
先简略讲一下 MindSpore 是什么，它是去年 3 月 28 号华为开源的一个全场景 AI 计算框架。有人会感觉很纳闷，当初市面上曾经有 TensorFlow、PyTorch，为什么咱们还要去做深度学习框架？它的外围劣势在哪里？你凭什么让开发者抉择你的框架，把原来的框架给替换掉？
其实 MindSpore 有几个十分外围的点。大家能够看到左边“主动并行”、“二阶优化”，这两点让大家可能十分高效地训练模型。比如说你原来须要一周或一天的工夫来训练模型，那么在其余条件不变的状况下，应用 MindSpore，你能够极大地缩短模型训练工夫，这对于很多企业理论生产落地是十分大的劣势。第二是动动态图的转化十分不便，适宜开发者切换。第三是全场景部署协同，对于开发者而言简化了部署流程，具备十分好的易用性。前面的几点就不具体讲了，明天次要是讲开源经营，这里只是给大家介绍一下咱们 MindSpore 到底是什么。
咱们做了一年的开源社区经营，整体来说，截止到 2020 年 5 月底，MindSpore 累计下载量有 35 万多，整体的 PR 数是 2.6 万，目前社区一共上线了 120 多个模型、2000 多个上线利用。没有用过不要紧，大家如果用的是华为手机，华为手机就有用 MindSpore Lite 训练的模型利用，日均调用量 3 亿多次。
开源经营与治理核心内容
接下来进入正题。明天想跟大家分享的是用模型的思维做开源经营。
我以前是做算法的，咱们每天要去训练各种各样的模型，当初发现这个思路完完全全能够用到经营下面。大家想一下，咱们做算法的时候，拿到一个我的项目，首先关注的是我的项目的需要应该怎么样去剖析，怎么满足业务方。那么在剖析完需要之后，咱们要去对数据做大量地荡涤，获取高质量的数据，再去进行模型训练、模型评估，看模型成果再进行调优。如果达到指标了，咱们就能够进行模型的上线和部署。
把这个思路放到经营这块也是一样的，经营也是须要先理解当初要做的我的项目，要达到怎么的指标，再来合成工作。比如说咱们要做 MindSpore 的开源经营，那么咱们首年的指标是什么，第二年的指标是什么，第三年之后咱们要做成什么样都须要先想分明。所以头三年的指标咱们要先要确定，尤其是首年的。首年的指标确定了之后，咱们要对指标进行合成，比方 MindSpore 第一年咱们要达到的总体下载量是 10 万。这个数字是怎么进去的呢？其实 10 万这个数字并不是十分明确的指标，不是说其余家首年下载是 10 万，咱们也得是 10 万。咱们只是认为要达到这个数字，就能证实咱们有向上的趋势，咱们才有值得持续向前去做的根底，两者之间是相关性，不是因果性。
那么合成指标之后，咱们在做的所有经营流动都得满足最小 MVP 准则，什么意思呢？就是咱们做任何流动都会满足最小可用产品准则。比方咱们团队开发的一个技术我的项目 TinyMS，它是基于 MindSpore 做的高级 API 工具，这个小工具是为了让大家，尤其是小白更轻松地上手，非常简单地去学习 MindSpore，入门 AI。过后咱们做这个工具的时候，咱们团队尽管大家都有技术背景，但有些同学不是纯算法，那咱们肯定要想好这个产品的最小可用的产品状态是怎么养的，须要设计一个解决用户痛点，同时性能不能过于简单的技术架构。于是我设计了整体的技术架构，带着组里的研发把外围性能做进去，三个月先出一个版本，做进去上线之后看开发者的反馈，再一直地去调整，在下一个阶段第二个版本迭代的时候，去做相应的调整。所以，最小 MVP 上线之后，咱们要对它的成果做一些评估。不论是咱们做的技术我的项目也好，还是说做任何课程，都会去看流动带来哪些外围指标的转化，评估之后进行优化，再不停地重复迭代，晓得咱们总结出一个可复用成教训的方法论，后续再做新产品 / 工作的时候能够依照流程化去做，大量节俭人力，并且保障产品质量的稳定性。
咱们能够看到，算法模型和经营模型有十分多的相同点。第一个相同点是都能够作为我的项目制，都要满足最小 MVP 准则把我的项目尽快上线，而不是说花一两个月的工夫去做一节课，这十分浪费时间，市场并不会等你。第二个是都须要重复迭代。你就重复地去迭代，去发现问题所在，一直地去优化它，你的成果能力一直地提高。第三个是不论是算法还是做经营，都须要做到差异化竞争。比如说做举荐算法，淘宝的举荐、京东的举荐、拼多多的举荐肯定是有机制上的差别的。如果说三个都一样，那对于用户来说在抉择上会有肯定的份额散失。尤其是对经营来说，你如果没有差异化的举荐，明天用户看到其余厂商做了课程，能够选他们的课程，隔天又看到咱们做的课程，那用户为什么要抉择咱们？咱们跟他们的差异化在什么中央？是咱们老师更强，课程设计更乏味？还是咱们经营的服务体验更好，可能让所有的用户在上课之后还能有些答疑，可能失去残缺的学习反馈？这是咱们在做我的项目的时候须要常常思考的点。
然而它们还有几个不同的中央。第一个是在公司里做算法模型须要更多地关注大量的数据。因为不论网络结构优化到什么境地，依据教训，更多的时候还不如把数据做到足够好，减少到足够多的高质量数据去训练模型。然而经营更关注的是理论的数据。要警觉数据指标的虚伪凋敝，它尽管能在肯定水平上体现工作成绩，但也会蒙蔽你须要改良和晋升的点。当然会有人持拥护意见，认为数据可能反映所有。咱们不争执这个论点，我想表白的是开源经营这个类别比拟新，你没有方法找到十分合乎你当初经营需要的数据，去帮你做后期的调研，再给你们一些领导倡议，再去做我的项目。他人的调研数据和你现有的凋敝数据的统计指标不肯定能给你实在的正确的指标。第二个点是算法模型常常做重复地优化和迭代，达到肯定的阈值之后再上线，但经营不是，经营最须要的是疾速地产出你所冀望的内容。要给本人设置一个 baseline，即设置一个基线的版本，而不是说我把产品的性能全副做完了，能力上线。做完再上线，别的竞品可能早就曾经进去了，压根不会等你。第三个是算法模型对于异样值，或者对于个体的关注会十分小，尤其是咱们对于这种离异点的关注并不会特地的大（大部分场景）。但我感觉经营一块对于个体的关注还是会十分重要，因为你只有晓得开发者，尤其是一对一或者跟足够多的开发者去聊，晓得他们心田真正关注的产品外围痛点是什么。你跟他聊了之后，能力做一些精细化的经营，找到他们最外围的诉求。一直的假如本人是用户，以及真正到用户场景下体验，和真正的用户聊，能力开掘需要的实质。这不仅是做经营很重要的一点，做产品也是一样。
开源经营的整个体系化构造能够分为这几块。
第一块是品牌营销。品牌营销这块，咱们会做一些大型流动。流动的目标就只是为了晋升品牌的影响力，不对要害的指标做间接转化。很多人会问你们做这种大型流动到底带来了哪些收益，做市场的人也可能会解释不分明到底带来怎么的收益。你能够说这个会议或是全网的关注量、播放量有多少，但老板会问你，它到底带来了什么收益？咱们最初得进去论断，对于品牌营销，咱们不对要害的间接指标做转化。你看，咱们做大型的会议、大型的流动，最初真的能像播放量的数字一样，晋升咱们的外围指标吗？未必，但让更多的用户感知也是十分重要的一环。
第二块是开源经营的核心内容。这块内容十分多，咱们有各种各样不同的模式，包含文章、图文、视频、播客等等。模式十分多样，咱们要做到高频的产出，对于每类流动或者内容，咱们都会设定特定的指标去做晋升。比方课程，咱们为了晋升外围的开发者，那么外围的开发者，咱们就不会把它放在你去做播客或者是做一些对于开发者比拟好的短视频来去作为他的指标来去晋升。
第三块是高校拓展。高校拓展是为了解决用户的源头问题，做高校拓展是为了倒退开发者的基数，收集学生的倡议，晋升整体框架或者整体产品的应用性。
最初一块是企业落地。往年咱们会联结华为 AI 计算中心昇腾翻新核心，做外围区域的企业行流动，给企业提供算力并赋能，拓展一些企业的落地我的项目，晋升市场份额。
品牌营销
先给大家讲一下咱们做的哪些品牌营销。比方往年五月初，在央视 CCTV-2《经济半小时》里，给大家介绍了 MindSpore 这一年来做出的问题。第二块是 MindSpore 周年庆。因为 MindSpore 是在去年 3 月 28 号开源的，所以咱们在往年的 3 月 28 号做了周年庆流动，邀请了 TSC 委员会的成员、寰球 40 多位技术专家和外围开发者以及企业落地用户录制祝愿视频和技术分享。最初是 MindSpore 吐槽大会。吐槽大会大家看过吧，咱们为什么要做吐槽大会呢？因为很多开发者对咱们的产品有一些倡议，然而他没有方法或者没有渠道做一些十分直观的吐槽，根本就是提 issue，或者去 QQ 群 / 论坛发问，所以咱们就给开发者提供这么一个渠道，让大家集中地去吐槽。这样既能够拉近开发者和咱们之间的间隔，也能够让咱们的外围开发人员晓得产品哪些地方容易让开发者产生不好的体验，理论做下来，成果十分好。此外，右边是一些高端流动，左边是往年刚刚通过的可信开源社区评估体系认证，MindSpore 是首批并且是惟一一个通过可信开源评估的 AI 框架。它的评估不仅包含技术，也包含社区的经营、社区的标准、社区的治理等等，对每个方面都会有评分，还是十分不容易的。
核心内容
接下来看核心内容这一块。先给大家说下产品内容，咱们这块不仅包含自产内容，也包含开发者的内容。咱们如果是本人产，那相当于咱们本人关着门本人玩。咱们肯定要激励开发者，尤其是外围开发者去给咱们奉献内容。开发者内容不仅包含一般的开发者、社区的开发者给咱们去写文章，或者他加入了流动之后写了一些技术文章，咱们还会分割一些外围的 KOL 给咱们做一些核心技术亮点的视频。
这个是咱们团队做的技术我的项目，刚刚给大家讲过。其实很多人对经营团队有刻板印象——经营团队也能做技术我的项目吗？包含咱们公司外部也会感觉很奇怪：哎，这个我的项目你们是不是找的研发去做的？其实齐全没有必要。咱们过后想一个小白新用户去接触 MindSpore 框架，对他来说上手是有肯定难度的，得相熟它的 API、整体架构，这对于纯小白开发者来说是有门槛的。TinyMS 的目标是升高门槛，让纯小白开发者学习 AI 没有门槛，从零就可能去学习上手 AI 类的我的项目。TinyMS 的整体架构非常简单，数据类的模块内置了很多数据集，在 Model 类里内置了不少罕用的深度学习模型，对于开发者来说，你只需写一行代码就能够做数据集的调用、模型训练以及模型部署。
除了技术我的项目，咱们所有的课程基本上都会录制一个系列。左上角的是 21 天集训营，是咱们去年十月份做的趣味实战类课程；右上角是每一次迭代公布新版本公布之后做的两日集训营，让开发者可能最疾速地理解咱们迭代的新个性；上面是 TinyMS 配套的保姆级教程；左边是 SIG meeting，以及 TSC meeting 等等。同一系列的视频，咱们都是用雷同的封面，格调十分对立，重点也十分突出，不便开发者寻找视频。公众号这一块比拟惯例，就不认真讲了。整体的要求是心愿咱们的经营团队在做公众号的时候可能放弃主 KV 色调统一，因为咱们的主 logo 是突变蓝，而后在顶峰时段对立公布。
MindSpore B 站经营的话，刚刚曾经给大家讲了咱们 B 站目前是哪些内容，投放的话也会在顶峰的时间段去做。所有当初这些视频都曾经上传到了 CCF 的电子图书馆，大家不仅能够在 B 站上看，也能够在 CCF 数字图书馆看。目前，咱们是惟一一个在 CCF 图书馆上有残缺视频学习课件的 AI 计算框架。
说到抖音，其实很多人会很好奇咱们为什么要去做抖音。因为惯例了解来说抖音并不是技术人员爱逛的社区，很多程序员手机里都没有抖音。然而咱们过后想当初开发者越来越年老。而 MindSpore 刚刚进去，很多人并不知道 MindSpore 到底是什么，到底有哪些亮点，它和其余框架的个性比照晋升点到底在哪个中央。依照常规，咱们公布新版本都是有 release note 对吧？会有一系列具体的更新，这些更新对于作为新用户的开发者来说太长了，并不知道重点是哪一条。所以我就想能不能够用一分钟的视频给大家解说咱们版本公布的亮点。重点：不要超过一分钟，用贴近开发者生存的故事去讲咱们版本迭代更新的技术个性。
比方左下角这个视频，这个是 0.6-beta 的版本。该版本过后公布的外围点之一 Wide&Deep，Wide&Deep 过后训练用昇腾的 16pcs，23.6 分钟就能够训练实现，在目前所有框架里是性能最高的。如果我间接说这样一句话，外行的会懂，然而你不做举荐方向的人不会懂，在行就更不懂了。所以过后咱们就套了这么一个故事，女主角想要理解他有哪些爱好，能够用 MindSpore 的 Wide&Deep 模型，只须要 23.6 分钟就能够训练实现，做一个“猜你喜爱”的零碎。而后打上了“恋情”的标签，把这个故事拍成一个短视频上线了之后，24 小时内播放量达到 10 万 +。我没有做任何投放，因为抖音投放太贵了，而且咱们不晓得成果怎么样，咱们只是靠内容去吸引大家关注咱们的产品亮点。
除了抖音之外，咱们还经营了视频号和播客号。视频号以开发者内容为主，主题比拟多变，模式十分乏味。但播客号不一样，播客号的内容集中在和 AI 技术专家的访谈为主，咱们会分享 AI 产业实际落地的货色，跟视频号会有差异化。
整体的社区之间的体系，咱们设置得也是跟惯例的体系设置不一样的。
大家能够看到右下角这个图，咱们分为 SI、ST、GI、GT 等等。它是 MindSpore 单词的拆分，两头加了 Gradient 和 Jacobi 的单词，每个等级的开发者都会有编号，且编号惟一。比方你明天加入了咱们流动的认证，那么咱们会给你认证的编号。你在社区的代号是惟一的，这个代号不同于 GitHub 账号或者其余的账号是你的集体标识，这个账号代表你在社区的标识。咱们把这个推出来之后，更多的开发者违心参加或者走进咱们的社区，就是为了失去社区的认证编号，让他感觉有一种归属感和存在感。在 KOL 经营这块，在 B 站咱们找了科普类 KOL 李永乐老师，来给咱们用非常简单的形式解说 MindSpore 到底能做什么。
直播这块其实十分常见，大家也都会做。但直播这块咱们其实也是有辨别的，咱们会在抖音和 B 站上做直播，B 站上的比拟惯例，分享技术内容，是纯分享式的直播，不会和观众面对面或者时刻关注弹幕去交换，个别都是先讲完了再看看有没有弹幕问题再去答复。抖音直播，和另外的人连线须要点 PK 模式，这对于开发者来说，它是十分新、而且沉迷式的互动。我能够邀请 MindSpore 技术专家独特聊聊技术个性到底是怎么产出的、开发过程中遇到哪些问题，会让开发者对这个技术个性有更粗浅的趣味或了解。除了找技术专家做直播以外，咱们同样也会邀请开发者做直播。咱们所有的优良开发者都须要在抖音上做直播的问难，去分享他们与 MindSpore 的故事。同样，MSG 组织者也须要通过问难，如果成为 MSG 组织者须要做哪些内容、有哪些教训等，并且所有直播咱们都会公开放在 B 站下面。
课程这块，21 天集训营是面向初中级开发者的趣味性课程。很多课程，尤其深度学习课程，第一堂课大多数是手写数字辨认，对于很多开发者来说会有“审美疲劳”。如果我要学习 MindSpore，第一课也是要学手写数字辨认，就会觉得很没劲。咱们过后就想第一课能不能用一种比拟新的课程实际。过后微博有个热搜，一个云南的小伙子误食了毒蘑菇，呈现了幻觉。于是咱们就想，能不能够用 MindSpore 去做毒蘑菇辨认，帮开发者或者日常生活中的人们检测蘑菇到底有没有毒。咱们马上就研发了模型，找了蘑菇的数据集，去做了案例。没想到反应还挺好，大家最初做进去之后会拿各种各样的蘑菇图片，包含超级玛丽的那种蘑菇去测试。这十分可能拉近开发者对于框架技术自身的分割。此外还有两日集训营，从去年开始，咱们每个月月末会做一次迭代并公布新版本，新版本会有新的个性。除了刚刚讲到的用技术视频让圈外的人理解新个性以外，圈内的人或开发者更心愿晓得这些个性能不能够使用在理论生产过程当中。所以咱们做了两日集训营，专门让这些个性研发的技术专家来讲个性到底做了什么内容，做一些技术直播的干货分享。
上面是 MindCon 极客周。MindCon 极客周是去年底做的流动，流动老本非常低，简直没有花什么老本，但最初的成果十分好。咱们最初整体播种了我 1 万多名 D0 级开发者参加奉献，合入了 20 多条 bugfix。咱们怎么做的呢？过后咱们创立了一个组织 MSG，MSG 是 MindSpore Study Group 的简称，即 MindSpore 学习小组，咱们去年做的是区域性的组织，在各个城市，包含上海、北京、深圳以及苏州、杭州、天津等都会做这么一些区域型的组织。让所有城市组织者来做比拼：哪个城市的人解决的 bug 越多，积分就会越高。最初失去积分最高的，咱们会有一个物质激励。尽管激励不多，然而会十分激发开发者的趣味，到最初他们来解 bugfix 的时候，他们曾经被解 bugfix、参加开源的过程给吸引住了，而不是仅仅说为了失去这个处分才加入流动。所以即便没有取得第一，那也参加到开源奉献中了，从 0 成为开源转化的贡献者。
刚刚提到了一个词：MSG。其实大家看到 TensorFlow、PyTorch 都会有各自的区域型组织，TensorFlow 的组织叫 TFUG。咱们齐全能够做本人的城市化组织，MSG 就是各个不同的区域组织一些线下流动。去年咱们次要做的是区域型的组织，年底的时候做了一些高校型的，往年咱们把它更为系统地梳理了一下，包含区域型、高校型和企业型。从去年七月份到当初，不到一年的工夫，咱们国内做了 13 个城市，海内做了七个城市（当然海内都是线上的），做了五场校园行，最初是做企业是一个尝试，咱们联结白玉兰开源、云启资本、Julia 社区、Graviti 等一些初创公司，做了一个初创企业 MSG，去理解他们公司，尤其是做开源的初创公司，到底有哪些是咱们这边能够提供的。企业行对投资方来说是十分有收益的，因为它们在当中能够发现一些优良的初创开源企业；对于咱们来说也很有帮忙，能够理解到当初市场上对于开源社区到底是怎么样的衡量标准，从而领导咱们的工作，更好的去了解工作；对于参加的企业来说，他们也能够学习到优良的开源社区到底应该怎么去做。所以是一个三方互赢的一件事儿，将来咱们会做更大更多的摸索，在下半年会围绕昇腾翻新核心，做外围区域的企业行流动，给企业提供算力并赋能，继续拓展。
在技术较量这块，咱们面向学生、面向开发者、面向高校都有不同的流动。举例来说，面向学生的较量是暑期 2021 开源软件供应链点亮打算，让大家参加社区做一些具体的工作；面向开发者做一些 TinyMS 模型复现赛。过后咱们做的时候，TinyMS 0.1 版本是 3 月 31 号公布的，咱们公布了四个模型，让大家去复现。就是你用其余的框架做的模型，能不能用 TinyMS 再去复现一下。大家晓得第一个提交复现的是多少工夫吗？17 小时内就有开发者基于 TinyMS 做出了第一个模型的复现。十分意外和惊喜！到当初，咱们公布了一个月之后，四个模型都曾经提交实现了。咱们较量设置的是三个月，开发者的积极性和对于产品的认可度曾经远超咱们过后的预期。
社群经营这块就不细说了，咱们包含 QQ 群、微信群、Slack 群，整体社群人数目前曾经达到了 2 万 +。很多群刚开始的时候比拟炽热，然而做一段时间就死了或者大家不谈话了，这其实是很有问题的。如果大家不谈话，咱们会继续地丢一些技术问题，或者一些亮点的货色，激发开发者的趣味，让大家继续在群外面进行探讨。还能够把沉闷的开发者扩散在各个不同的群里，这样就不必全部都是由官网的工作人员去经营。
这个是咱们去年尝试的新的经营流动，朋友圈的话题经营。朋友圈有个新的性能：加上 #号，带上话题，点击进去能够看到你的朋友圈外面用这个话题的有哪些朋友圈。咱们给开发者提供 MindSpore Lite 的 apk，这个 apk 装置到安卓手机上之后，你能够用它间接来拍照，去检测你当初拍到的物体是什么货色。于是咱们策动了「MindSpore 搞笑嘉年华」——找到最鬼畜的货色，带上这个话题发朋友圈。这对于很多开发者来说并没有任何难度，只是为了让大家可能更快地接触到这款产品，体验它的检测速度、准确率。整体来看，咱们播种了十分多的搞笑的图片。并且有的开发者不满足于只用官网提供的 apk 做扫描，还基于本人的数据从新训练了模型来检测街上各种不同的人等等。
高校拓展
第三块是高校拓展。往年咱们和教育部联结做了智能基座的我的项目，签了 72 所高校，会在学校里开课，以及 MSG 高校行的流动。学生是用户源，心愿同学们能在学校里就养成在开源社区奉献的习惯、多接触到优质我的项目，继续晋升技术能力。
企业落地
最初一块是企业。企业这块对于很多开源社区来说其实不太好做，尤其是对新的开源社区。咱们采取的策略是先打头部用户，除了我在 PPT 上展现的，往年在 HTC（4 月 23 号）咱们和鹏程实验室单干出了中文版的 GPT- 3 模型——盘古大模型，它也是国内公布的首个最大中文 GPT- 3 模型。还有深圳湾实验室，深圳湾实验室其实是来自于社区的线索。咱们去年 7 月 20 号做的第一场深圳 MSG，过后深圳湾实验室的张老师过去跟咱们分享分子动力学的内容，听了 MindSpore 的分享后，在想是不是能够用 MindSpore 来做他们的训练框架，因为分子动力学模仿有十分多的高阶导数须要计算。他们尝试着用 TensorFlow，过后用的是一点几的版本，对于分布式训练以及高阶导数的计算反对得并不是那么好。起初又转到 PyTorch，发现很好用，然而性能却没有 TensorFlow 好，这两个就很矛盾。起初来到咱们 MindSpore 社区之后，发现 MindSpore 在性能方面是有足够劣势的，于是就用 MindSpore 去做，目前停顿顺利。此外还有和京东联结创建了 NLP 标杆算法，在智能客服场景里去利用等等。
社区治理
最初是开源社区的治理。咱们采取的态度是齐全开源凋谢的态度。目前的技术委员会 TSC 成员都来自于各个不同的高校或者企业。除了专家委员会以外，咱们还有一些 SIG 组，能够让对某个模块比拟感兴趣的同学退出到 SIG 组里具体地做一些参加开发的工作。
大家能够看右边这张图，目前有包含 akg 图算交融的、data 数据增长与解决的，以及 scurity 平安的等等。其实还有很多 SIG 组。咱们往年和上海交大的曹老师新增了一个用户体验 DX-SIG 组，收集用户应用产品的问题和倡议，再去改良。SIG 组的开发方式，大家能够看一下，就不细讲了。提交 issue 之后，咱们会有 committer 进行工作指派，开发实现就能够提交 PR 直到合入闭环。
咱们整个基础设施包含 CI 零碎、CI-CLA 机器人与同步机器人。大家能够在 Gitee 上开发，也能够去 GitHub 下来奉献。
最初是数字化的经营看板。它包含很多，包含目前的 star、fork、watch，以及你的每个层级的开发者。MindSpore 的外围指标的变化趋势，以及下载量的组成，用户的留存，我的项目的衰弱度等等，所有这些都会集中在数字化经营看板外面。数字化经营看板能够及时帮咱们复盘每一次流动带来的收益，即除了咱们本人会统计，咱们也须要有第三方平台帮咱们统计，这样的话，单方验证就能晓得你的流动到底理论带来的增量是多少，用户的拉新和留存的状况，再进一步剖析。这些都能够帮忙你来去反思，让你明确你的社区当初应该采取什么样的策略能力更好成长。
开源单干
开源单干这块，咱们与 Apache TVM、CNCF 基金会、LFAI&Data 基金会等均有单干，同时在 AIIA 开源凋谢推动组也有一些具体的开源单干内容，将来会一一跟大家见面。
这就是明天给大家分享的 MindSpore 开源经营和治理的相干内容，心愿将来有更多的人退出到开源社区经营，推动开源生态，谢谢。
