大模型推理怎么调用NPU
时间: 2025-02-16 12:14:56 浏览: 277
在调用大模型进行推理并利用NPU（Neural Processing Unit，神经处理单元）时，通常需要遵循特定框架和步骤，例如在华为的MindSpore或Ascend AI框架下操作：
1. **安装依赖**：首先，你需要安装包含NPU支持的MindSpore版本，它会自动配置好对NPU硬件的支持。
2. **加载模型**：使用 MindSpore 的 `mindspore.load_model` 函数加载预训练的模型，确保模型是在支持NPU的环境中训练得到的。
```python
from mindspore import load_model
model = load_model('your_npu_trained_model_path')
```
3. **数据准备**：将输入数据转换成MindSpore兼容的张量，并放到NPU设备上，可以使用`mindspore.Tensor`或`mindspore.numpy.array`。
4. **推理执行**：通过模型的`predict`或`inference`方法进行推理，指定运行设备为NPU。
```python
device_target = ' Ascend'
net.set_device(device_target)
output = model.predict(input_data)
```
5. **结果获取**：从NPU返回的结果转回原数据格式。
注意，具体操作可能会因框架的不同而有所差异，建议查阅相应框架的官方文档以获得最新的指引。
相关问题
rknn模型在模拟NPU推理
### RKNN模型在模拟NPU上的推理
#### 准备工作
为了使RKNN模型能够在模拟NPU环境中进行推理，需先安装`rknn-toolkit2`。此工具包提供了必要的API用于加载、配置以及执行RKNN模型的推理过程[^2]。
#### 加载RKNN模型
通过Python接口可以轻松加载已有的RKNN文件。下面是一段简单的代码用来展示如何初始化RKNN对象并加载预先训练好的模型：
```python
from rknn.api import RKNN
# 创建RKNN实例
rknn = RKNN()
# 载入RKNN模型
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_rknn('./mobilenet_v1.rknn') # 替换为实际路径下的.model文件名
if ret != 0:
print('Load RKNN model failed!')
exit(ret)
else:
print('done')
```
这段脚本创建了一个新的RKNN类实例，并尝试从指定位置加载名为`mobilenet_v1.rknn`的RKNN模型文件[^3]。
#### 配置模拟环境
为了让RKNN能够识别这是在一个仿真的环境下运行而不是真实的硬件设备上，在调用`init_runtime()`方法之前设置特定参数来启用仿真模式:
```python
import os
os.environ['RUNTIME'] = 'simulator' # 设置环境变量以激活模拟器支持
```
这行命令设置了操作系统级别的环境变量`RUNTIME`为字符串`simulator`，从而告知RKNN Toolkit应该启动其内置的软件模拟功能而非连接至物理芯片来进行计算[^4]。
#### 执行推理操作
一旦完成了上述准备工作之后就可以准备输入数据并通过调用`inference(inputs=[input_data])`函数开始一次完整的前向传播运算流程了。这里假设已经有了适当格式化的测试样本作为输入给定。
```python
# 假设 input_data 是已经预处理过的图像或其他形式的数据
outputs = rknn.inference(inputs=[input_data])
```
以上就是关于怎样利用RKNN-Toolkit实现基于PC端的NPU行为模拟进而完成神经网络预测任务的大致介绍。
deepseek本地化部署调用npu模型
### 部署DeepSeek NPU模型
对于希望在本地环境中部署并调用NPU模型进行推理或训练的情况，通常涉及几个关键步骤。这些步骤涵盖了环境准备、依赖项安装以及具体的应用程序接口(API)配置。
#### 环境设置与工具链安装
为了支持NPU硬件加速，在Linux环境下推荐使用特定版本的操作系统如Ubuntu 18.04 LTS，并确保已安装必要的驱动程序和支持库来启用神经处理单元(NPU)[^1]。此外，还需要获取适用于目标平台的编译器和其他开发工具包(TDK)，这可以从设备制造商处获得相应的SDK文档和资源。
#### 安装MNN框架及其扩展模块
针对MNN应用内的搜索功能——DeepSeek提供了两种不同规模预训练好的Transformer模型(7B参数量级和1.5B参数量级), 用户可以通过夸克网盘或者百度网盘下载所需文件。完成下载之后，则需按照官方指南说明执行解压操作并将模型权重加载到内存中以便后续调用。
#### 调整应用程序以利用NPU性能优化
当考虑通过NPU来进行高效能计算时，应当修改原有代码逻辑使之能够识别并充分利用底层硬件特性所带来的优势。例如，在Python脚本里可以引入`mnn.api`中的类实现对输入数据流的有效管理：
```python
from mnn import api, npu_extension
# 初始化API实例并与指定路径下的模型建立连接
session = api.Session(model_path='path/to/your/model')
# 创建用于描述输入张量形状的对象
input_tensor_desc = session.get_input_tensors()[0]
# 准备好待预测的数据样本作为NumPy数组形式传入
data_sample = ... # 假设这里已经准备好了一个合适的numpy.ndarray对象
# 将CPU上的原始数据复制至NPU侧对应的缓冲区内存位置
npu_buffer = npu_extension.allocate(input_tensor_desc.shape(), input_tensor_desc.dtype())
np.copyto(npu_buffer, data_sample)
# 执行前向传播过程得到最终输出结果
output_data = session.run([npu_buffer])
```
上述示例展示了如何借助于`mnn.npu_extension`所提供的辅助函数简化跨平台移植工作的同时保持良好的兼容性和易读性。
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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### 结语
通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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一
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1