昇腾-Ubuntu镜像制作
本文摘要:详细介绍了在Docker容器中搭建基于Ubuntu 24.04的昇腾AI开发环境的完整流程。首先通过Docker创建特权容器并挂载必要的NPU设备,然后安装系统依赖、Miniconda和昇腾CANN工具包。接着创建Python 3.10虚拟环境,安装PyTorch 2.5.1及其昇腾适配版本torch_npu,最后通过简单的张量运算验证环境配置成功。整个过程涵盖了容器创建、系统配置、软件
·
1 创建基础容器
拉取镜像
docker pull ubuntu
通过网盘分享的文件:ubuntu_24.04.tar
链接: https://pan.baidu.com/s/123tm6MhQqRWanv_R5iCRcA?pwd=9xs3 提取码: 9xs3
创建容器
docker run -itd -u root \
--ipc=host \
--network=host \
--privileged \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
-v /var/log/npu/:/usr/slog \
-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /usr/local/Ascend/firmware:/usr/local/Ascend/firmware \
-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin \
-v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf \
--name ubuntu \
ubuntu:latest \
/bin/bash
进入容器
docker exec -it ubuntu bash
查看系统版本
cat /etc/os-release
PRETTY_NAME="Ubuntu 24.04.2 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION_ID="24.04"
VERSION="24.04.2 LTS (Noble Numbat)"
VERSION_CODENAME=noble
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
UBUNTU_CODENAME=noble
LOGO=ubuntu-logo
2 安装环境
2.1 安装依赖
apt-get update
apt-get install -y gcc g++ make cmake zlib1g zlib1g-dev openssl libsqlite3-dev libssl-dev libffi-dev libbz2-dev libxslt1-dev unzip pciutils net-tools libblas-dev gfortran libblas3 vim zip wget git
# 安装过程中时区选择'Asia/Shanghai' 5,69
2.2 安装conda
mkdir /root/downloads
cd /root/downloads
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py311_25.1.1-2-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-py311_25.1.1-2-Linux-aarch64.sh
# 安装过程中全选yes
source ~/.bashrc
2.3 安装cann
在资源中心下载并上传配套的软件包到服务器
# 添加环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver:${LD_LIBRARY_PATH}
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver:${LD_LIBRARY_PATH}" >> ~/.bashrc
# 添加权限
chmod +x Ascend-cann-*
# 安装
./Ascend-cann-toolkit_8.0.1_linux-aarch64.run --install
echo "source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
./Ascend-cann-kernels-910b_8.0.1_linux-aarch64.run --install
./Ascend-cann-nnal_8.0.1_linux-aarch64.run --install
3 python环境
3.1 python环境创建
conda create -n python310 python=3.10
conda activate python310
echo "conda activate python310" >> ~/.bashrc
3.2 安装依赖
pip3 install attrs numpy==1.26.4 decorator sympy cffi pyyaml pathlib2 psutil protobuf scipy requests absl-py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装torchvision包
pip3 install torchvision==0.20.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装torch
pip3 install torch==2.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装torch_npu
下载并上传软件包到服务器
# 安装
pip install torch_npu==2.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证
python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"
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