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昇腾小AI

安装前准备

用户准备

支持任意用户(root或者非root)安装AMCT,本章节以非root用户为例进行操作。

  • 若使用root用户安装,则不需要操作该章节,不需要对root用户做任何设置。
  • 若使用已存在的非root用户安装,须保证该用户对$HOME目录具有读写以及可执行权限。
  • 若使用新的非root用户安装,请参考如下步骤进行创建,如下操作请在root用户下执行。本手册以该种场景为例执行AMCT的安装。
    1. 执行以下命令创建AMCT安装用户并设置该用户的$HOME目录。
      useradd -d /home/username -m username
    2. 执行以下命令设置密码。
      passwd username
      username为安装AMCT的用户名,该用户的umask值不能小于0027:
      • 若要查看umask的值,则执行命令:umask
      • 若要修改umask的值,则执行命令:umask 新的取值

系统要求和环境检查

本章节以Ubuntu 20.04为例,详述安装前准备,版本配套信息如下:

表1 配套版本信息

类别

版本限制

获取方式

备注

操作系统及版本

Ubuntu 20.04 x86_64

请从Ubuntu官网下载对应版本软件进行安装,安装完成后查询命令为:

cat /etc/*release && uname -m

支持基于CPU,GPU的量化。

操作系统及版本

Ubuntu 20.04 aarch64

请从Ubuntu官网下载对应版本软件进行安装,安装完成后查询命令为:

cat /etc/*release && uname -m

支持基于CPU,GPU的量化。

Caffe环境

caffe-master分支

当前仅支持commit id为9b891540183ddc834a02b2bd81b31afae71b2153的版本

请参考Caffe官方指导准备Caffe环境:https://github.com/BVLC/caffe/tree/master

推荐使用源码方式安装Caffe环境,如果使用命令行方式安装,出现类似"/usr/bin/python3.7: can't open file '/usr/lib/python3.7/py_compile.py': [Error 2] No such file or directory"信息时,请参见使用命令行方式安装Caffe环境失败解决。

-

CUDA toolkit/CUDA driver

11.3或10.0

请用户自行获取相关软件包进行安装,例如可以参见如下链接获取相关toolkit包,该包中包括driver软件包。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

如果使用GPU模式执行量化功能,则CUDA软件必须安装。

说明:

使用Ubuntu 20.04的情况下,推荐安装11.3版本CUDA软件。Ubuntu 20.04默认gcc版本为gcc9,如果使用10.0版本CUDA软件,因其配套gcc7版本,需要对默认的gcc版本进行降级,具体操作步骤请参见使用Ubuntu 20.04安装caffe环境时,出现cuda和gcc版本不匹配的编译报错

Python

Python3.7.x(3.7.5~3.7.11)、Python3.8.x(3.8.0~3.8.11)、Python3.9.x(3.9.0~3.9.2)

推荐使用Python3.9.2

Ubuntu操作系统请参见安装Python3.9.2(Ubuntu)

  • 安装依赖时,请确保服务器能够连接网络。
  • 本手册以Python3.9.2为例进行介绍,相应环境变量和安装命令以实际安装Python版本为准。

numpy

1.20.0+

请参见安装依赖

protobuf

3.13.0+

安装依赖

请使用AMCT的安装用户安装依赖的软件,如果安装用户为非root,请确保该用户拥有sudo权限,请使用su - username命令切换到非root用户执行如下命令。

表2 依赖列表

依赖名称

版本号

安装命令

python

3.9.2

Ubuntu操作系统请参见安装Python3.9.2(Ubuntu)

numpy

1.20.0+

pip3 install numpy==1.20.0 --user

protobuf

3.13.0+

pip3 install protobuf==3.13.0 --user

上传软件包

AMCT的安装用户将Ascend-cann-amct_{software version}_linux-{arch}.tar.gz软件包上传到Linux服务器任意目录下,本示例为上传到$HOME/amct/目录。

执行如下命令解压AMCT软件包:

tar -zxvf Ascend-cann-amct-{software version}_linux-{arch}.tar.gz

获得如下内容:

表3 AMCT软件包解压后内容

一级目录

二级目录

说明

使用场景及注意事项

amct_caffe/

Caffe框架AMCT目录。

  • 使用方法请参见AMCT工具(Caffe)
  • 量化完的模型,如果要执行推理,则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。

amct_caffe-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

Caffe框架AMCT安装包。

caffe_patch.tar.gz

Caffe源代码增强包。

amct_tf/

TensorFlow框架AMCT目录。

amct_tensorflow-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

TensorFlow框架AMCT安装包,通过源码编译方式进行安装。

  • amct_tensorflow与amct_tensorflow_ascend软件包不能同时安装
  • 使用方法请参见AMCT工具(TensorFlow)
  • 量化完的模型,如果要执行推理,则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。

amct_tensorflow_ascend-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

基于TF_Adapter的AMCT安装包,通过源码编译方式进行安装。

  • amct_tensorflow与amct_tensorflow_ascend软件包不能同时安装。
  • Atlas 200/300/500 推理产品:不支持amct_tensorflow_ascend目录下的相关特性。
  • Atlas 200/500 A2推理产品:不支持amct_tensorflow_ascend目录下的相关特性。
  • Atlas 推理系列产品:不支持amct_tensorflow_ascend目录下的相关特性。
  • 使用方法请参见AMCT工具(TensorFlow,Ascend)
  • 量化完的模型,可以基于昇腾AI处理器完成在线推理业务,因此需要搭建在线推理环境。

amct_pytorch/

PyTorch框架AMCT目录。

  • 使用方法请参见AMCT工具(PyTorch)
  • 量化完的模型,如果要执行推理,则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。

amct_pytorch-{version}-py3-none-linux_{arch}.tar.gz

PyTorch框架AMCT源码安装包。

amct_onnx/

ONNX模型AMCT目录。

  • 使用方法请参见AMCT工具(ONNX)
  • 量化完的模型,如果要执行推理,则需要借助安装昇腾AI处理器的推理环境。

amct_onnx-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

ONNX模型AMCT安装包。

amct_onnx_op.tar.gz

AMCT基于ONNX Runtime的自定义算子包。

amct_ms/

MindSpore框架AMCT目录。

  • Atlas 200/300/500 推理产品:不支持amct_ms目录下的相关特性。
  • Atlas 200/500 A2推理产品:不支持amct_ms目录下的相关特性。
  • Atlas 推理系列产品:不支持amct_ms目录下的相关特性。
  • 使用方法请参见AMCT工具(MindSpore)
  • 将MindSpore模型量化后输出为*.air格式模型,只能借助带NPU设备的训练环境,量化后的模型要进行推理,也可以借助该环境完成。

amct_mindspore-{version}-py3-none-linux_{arch}.whl

MindSpore框架AMCT安装包。

amct_acl/

基于AscendCL接口的AMCT目录。

  • Atlas 200/300/500 推理产品:不支持amct_acl目录下的相关特性。
  • Atlas 200/500 A2推理产品:不支持amct_acl目录下的相关特性。
  • Atlas 推理系列产品:不支持amct_acl目录下的相关特性。
  • 使用方法请参见AMCT工具(AscendCL接口方式)

Ascend-amct_acl-{software version}-linux.{arch}.run

基于AscendCL接口的AMCT安装包。

third_party/

Ascend-nca-{software version}-linux.{arch}.run

NCA(Neural Compute Agent)软件包。

基于性能的自动量化场景下使用。该版本不支持third_party目录下的相关特性。

其中:{version}表示AMCT具体版本号,{software version}为软件版本号,{arch}表示具体操作系统架构。

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