deepseek NPU
时间: 2025-02-08 08:11:21 浏览: 156
### DeepSeek NPU 技术文档和应用案例
#### 配置昇腾NPU环境
为了在华为Atlas(昇腾910B)上部署DeepSeek模型,需先完成昇腾NPU环境的配置。这包括安装NPU驱动程序、CANN Toolkit及其内核,并设置相应的环境变量[^1]。
```bash
# 安装NPU驱动
sudo apt-get install npu-driver
# 下载并解压CANN Toolkit包
tar -zxvf CANN_Toolkit.tar.gz
cd CANN_Toolkit/
./install.sh
# 设置环境变量
export PATH=/usr/local/Ascend/toolkit/bin:$PATH
source /etc/profile
```
#### 安装 GPUStack
接着,在已准备好的环境中安装GPUStack框架,该框架支持多种AI处理器间的协同工作,特别适用于混合架构下的高性能计算需求。
```bash
pip install gpu-stack
```
#### 纳管昇腾 NPU 资源
通过特定命令行工具或API接口实现对昇腾NPU资源的有效管理和调度,确保其能够被高效利用于后续的任务处理中。
```python
from npu_resource_manager import ResourceManager
manager = ResourceManager()
npu_devices = manager.list_available_npus()
print(f"Available NPUs: {npu_devices}")
selected_device_id = 0 # Choose an available device ID from list above
with manager.acquire_npu(selected_device_id) as context:
# Perform operations within this block using acquired resources.
pass
```
#### 部署 DeepSeek 模型
最后一步是将预训练好的DeepSeek模型迁移到当前平台上运行。考虑到不同平台之间的差异性,可能需要针对具体应用场景做适当调整以达到最佳效果。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path/to/deepseek/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
model_name_or_path,
).to('npu') # Move model to NPU for inference.
input_text = ["example sentence"]
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('npu')
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits.cpu().detach().numpy()
predicted_class_idx = logits.argmax(axis=-1)[0]
print(predicted_class_idx.item())
```
#### 测试与性能优化
一旦成功部署了DeepSeek模型到昇腾NPU之上,则可以对其进行一系列严格的测试来验证功能正确性和效率表现;同时也可以探索更多调优手段进一步提升整体性能水平。
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