Atlas 200I加速模块安装使用Ascend DM工具

https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindx-dl/60rc3/toolbox/ascenddmi/toolboxug_0011.html

按照上述链接安装好Ascend DM和CANN后在使用ascend-dmi命令提示报错

经查询需要设置环境变量

1,你需要确保 Ascend-DMI 工具已经安装。首先检查 ToolBox 是否正确安装,并且确认安装路径

/usr/local/Ascend/toolbox/latest/Ascend-DMI

2,如果你确认工具已经安装,接下来确保将它的路径加入到 PATH 环境变量中

export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/Ascend-DMI

export PATH=$ASCEND_HOME/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=$ASCEND_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH

3,添加完成后,执行以下命令使配置生效

### 在 Atlas 200 DK A2 上使用 ModelArts 平台的详细说明 #### 环境准备 在 Atlas 200 DK A2 设备上部署和使用 ModelArts 平台,需要完成以下准备工作: 1. **开发者板网络配置** 确保 Atlas 200 DK A2 开发者板的 USB 网卡 IP 地址已正确配置。默认情况下,USB 网卡的 IP 地址为 `192.168.1.2`[^5]。如果地址发生变化,请以实际配置为准。 2. **安装昇腾 AI 软件栈** 在开发者板上安装昇腾 AI 软件栈,包括驱动程序、推理框架和工具链等。这些软件可以从华为昇腾官网下载并安装[^1]。 3. **ModelArts 授权配置** 在华为云控制台中完成 ModelArts 的授权配置,确保其能够访问 OBS 存储桶中的数据集。具体步骤如下:登录华为云控制台 -> 左侧导航栏选择“ModelArts” -> 在左侧导航栏选择“全局配置” -> 单击“添加授权” -> 首次使用时选择“新增委托”中的“普通用户”权限[^3]。 #### 数据标注与模型训练 1. **数据上传至 OBS** 将采集的数据集上传至 OBS 存储桶中,以便在 ModelArts 平台上进行管理[^4]。 2. **数据标注** 在 ModelArts 控制台中创建数据集,并根据任务类型(如物体检测)选择合适的标注方式。完成后,可以通过设置比例(如 8:2)划分训练集和验证集[^4]。 3. **算法订阅与训练** 在 ModelArts 控制台中订阅适合任务需求的算法,例如 YOLOv3 算法。配置好数据集和算法后,启动训练任务。训练过程中可以实时监控日志和性能指标。 #### 模型转换与导出 训练完成后,需要将模型转换为适合 Atlas 200 DK A2 的格式。具体步骤如下: 1. **生成 AIR 格式模型文件** 使用脚本将 CheckPoint 文件转换为 AIR 格式模型文件。以下是示例代码: ```python !python export.py --ckpt_file="./ckpt_0/best.ckpt" --width=960 --height=960 --file_name="out_model/unet_hw960_bs1" --file_format="AIR" ``` 其中: - `--ckpt_file`:指定 CheckPoint 文件路径。 - `--width` 和 `--height`:定义模型输入尺寸。 - `--file_name`:输出文件名。 - `--file_format`:输出格式,必须为 `["ONNX", "AIR", "MINDIR"]`[^4]。 2. **下载转换后的模型** 将生成的 AIR 格式模型文件(如 `out_model/unet_hw960_bs1.air`)下载至本地,供后续推理阶段实验使用。 #### 模型部署与推理 1. **模型加载** 在 Atlas 200 DK A2 上加载转换后的 AIR 格式模型文件。通过 ATC 工具将模型转换为适合硬件运行的格式[^1]。 2. **推理测试** 使用预置的典型模型(如 YOLO V5、Mobilenet V3、Unet++ 或 Alphapose)进行推理测试。以下是推理测试的示例代码: ```python import acl import numpy as np # 初始化 ACL 环境 ret = acl.init() if ret != 0: print("ACL init failed") exit(-1) # 加载模型 model_id, ret = acl.mdl.load_from_file("out_model/unet_hw960_bs1.om") if ret != 0: print("Load model failed") exit(-1) # 创建输入数据 input_data = np.random.randn(1, 3, 960, 960).astype(np.float32) # 执行推理 output_data = acl.mdl.execute(model_id, [input_data]) # 释放资源 acl.mdl.unload(model_id) acl.finalize() ``` ### 注意事项 - 确保网络连接稳定,避免因中断导致数据丢失或任务失败。 - 使用 ATC 工具时,注意检查输入模型的格式是否符合要求[^1]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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