mindie:1.0.0-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts以及其他mindie镜像下载列表【昇腾社区】

### 华为昇腾AI处理器上的Embedding模型部署 #### 确定安装环境 对于在华为昇腾AI处理器上部署embedding模型,首先需确认目标硬件及其对应的计算架构神经网络(CANN)版本。具体来说,在Atlas800 T A2服务器环境中应使用CANN 8.0.RC2或更高版本;而在用于推理的Atlas800 I A2服务器或是配备有Atlas300I Duo推理卡的情况下同样适用此最低版次的要求[^4]。 #### 获取必要的软件包和支持文件 完成上述准备之后,则要着手于取得所需的各种下载包。这通常包含了操作系统驱动程序、工具链以及其他辅助性的库函数集合等组件。这些资源可以从官方渠道获得,确保其兼容性和安全性。 #### 配置开发环境并测试连接性 通过访问【华为云】下的【控制台】,【AI开发平台ModelArts】,【开发空间】中的【Notebook】功能来创建一个新的工作区。在此基础上可以编写Python脚本来调用API接口实现数据预处理、加载预训练好的embedding模型等功能[^1]。 #### 加载预训练模型与自定义配置 考虑到性能优化方面的需求, 可以参考《华为昇腾Ascend系列 之 05 安装docker环境运行llama大模型进行推理(教程含源码Ascend 910、Ascend 910B)》,其中不仅提供了详细的步骤说明还附带了完整的源代码样例供学习者模仿实践。特别是当涉及到特定应用场景下调整超参数设置时尤为有用[^2]。 #### 实施部署流程 最后一步就是按照既定计划执行整个部署过程。这里建议参照华为昇腾官方给出的相关指南来进行操作,比如有关MindIE框架加Dify方案实施的经验分享就非常有价值。它涵盖了从镜像构建直至最终上线服务端口开放等一系列环节的具体指导[^3]。 ```python import mindspore as ms from mindspore import context, load_checkpoint, load_param_into_net context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") class EmbeddingNet(ms.nn.Cell): def __init__(self): super(EmbeddingNet, self).__init__() # Define your network structure here def deploy_embedding_model(checkpoint_path='./model.ckpt'): net = EmbeddingNet() param_dict = load_checkpoint(checkpoint_path) load_param_into_net(net, param_dict) deploy_embedding_model() ```
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值