启智免费算力平台 TPU 资源申请：2025 适配华为昇腾芯片指南

2025-07-16| 7684 阅读
启智免费算力平台为开发者提供了便捷的 TPU 资源申请渠道，尤其是在 2025 年适配华为昇腾芯片方面，流程已经相当成熟。不过，具体怎么操作才能顺利申请到资源并高效使用呢？这里给大家详细讲讲。

首先，注册启智平台账号是第一步。访问启智官网，按照提示填写信息完成注册，记得绑定微信，这样能获得 50 个积分点，相当于 50 小时的昇腾 910B 算力，这对新手来说非常友好。注册成功后，登录平台进入控制台，点击 “新建调试任务” 开始配置资源。

在配置调试任务时，算力集群选择 “智算网络集群 (Beta)”，计算资源选 “昇腾 NPU”，并确保 “访问 Internet” 选项为 “是”。资源规格方面，推荐选择 “NPU: 1*Ascend-D910B, CPU: 20, 显存: 32GB, 内存: 60GB”，这种配置能满足大多数模型的推理和训练需求。镜像选择很关键，经过多次测试，“mindtorch0.2_mindspore2.2.1_torchnpu2.1.0_cann7.0rc1” 镜像兼容性较好，能支持多种模型的运行。

模型选择上，启智平台提供了丰富的公开模型，比如 internlm2_5-7b-chat、Qwen2-7B-Instruct 等。如果平台上没有你需要的模型，也可以自行上传。点击 “选择模型”，在公开模型中搜索关键词，找到合适的模型后点击 “新建任务”，等待服务器创建完成。

资源分配完成后，点击 “调试” 进入开发环境。这里需要注意，启智平台提供的 c2net 库可以方便地访问模型和数据集路径。通过以下代码可以获取路径：

python
from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()
code_path = c2net_context.code_path
dataset_path = c2net_context.dataset_path
pretrain_model_path = c2net_context.pretrain_model_path
output_path = c2net_context.output_path

接下来就是环境配置和模型部署。以 LMDeploy 推理框架为例，首先需要安装相关依赖。在终端中执行以下命令：

bash
git clone https://github.com/InternLM/lmdeploy.git
cd lmdeploy
pip install -e .

安装过程中可能会遇到 Pillow 版本冲突的问题，解决方法是先卸载旧版本再重新安装：

bash
pip uninstall pillow
pip install pillow

安装完成后，验证 LMDeploy 是否成功：

bash
lmdeploy --help

如果看到帮助信息，说明安装正常。接下来就可以进行模型推理了。以 internlm2_5-7b-chat 模型为例，执行以下命令：

bash
lmdeploy chat ./pretrainmodel/internlm2_5-7b-chat --backend pytorch --device ascend --eager-mode

如果提示缺少 dlinfer-ascend 库，只需执行以下命令安装即可：

bash
pip install dlinfer-ascend

在使用昇腾芯片时，驱动和 CANN 加速库的安装也很重要。如果镜像中没有预装，需要手动安装。以 CANN 7.0.RC1 为例，下载安装包后执行：

bash
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Milan-ASL/Milan-ASL%20V100R001C13SPC702/Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1.alpha002_linux-aarch64.run
chmod +x Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1.alpha002_linux-aarch64.run
./Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1.alpha002_linux-aarch64.run --install --force

安装完成后，配置环境变量：

bash
source /home/ma-user/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
export ASCEND_CUSTOM_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export ASCEND_HOME_DIR=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest

模型转换也是一个常见需求。使用 ATC 工具可以将 PyTorch 模型转换为昇腾支持的格式。以 YOLOv5s 为例，在 Notebook 中执行以下代码：

python
!pip install -U c2net
from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()
code_path = c2net_context.code_path + "/QuickUseATC"
!mkdir -p $code_path
!cp -r /home/ma-user/work/pretrainmodel/yolov5s $code_path
%cd $code_path
!python main.ipynb
python
复制
!pip install -U c2net
from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()
code_path = c2net_context.code_path + "/QuickUseATC"
!mkdir -p $code_path
!cp -r /home/ma-user/work/pretrainmodel/yolov5s $code_path
%cd $code_path
!python main.ipynb


转换完成后，模型会保存在指定的输出路径中。

在使用过程中，可能会遇到一些问题。比如，安装 LMDeploy 时提示缺少依赖，或者模型推理时出现错误。这时候可以参考社区文档或在启智开发者交流群中寻求帮助。另外，昇腾芯片的稳定性问题虽然存在，但通过选择合适的镜像和正确配置环境，大部分问题都能得到解决。

启智平台还提供了丰富的学习资源和活动。比如 openMind 开源实习项目，开发者可以通过完成模型迁移和调优任务获得积分和奖励。参与这些项目不仅能提升技能，还能积累经验，为后续的开发工作打下基础。

总的来说，启智免费算力平台为开发者提供了一个高效、便捷的昇腾芯片使用环境。只要按照上述步骤操作，合理配置资源，就能充分利用平台的优势，加速 AI 模型的开发和部署。

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