2301_76761127/wifi-view-npu
模型介绍
文件和版本
Pull Requests
讨论
分析

Vikkyv9/wifi-view 昇腾 NPU 迁移验收

1. 模型与版本

  • 官方模型：Vikkyv9/wifi-view
  • 官方地址：https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Vikkyv9/wifi-view
  • 固定 revision：a6202aa56f35b0fbb5df031959d0cff0f4d249b0
  • 权重：csi-embed-v2.safetensors
  • 网络定义：csi-embed-v2.py
  • 许可：MIT

2. Hosted 环境

  • CANN 8.5.1；Python 3.11.14；PyTorch 2.9.0+cpu；torch_npu 2.9.0.post1
  • 实际设备：npu:0，Ascend910_9362
  • 保持平台原生 CANN/torch/torch_npu，只使用隔离模型级依赖。

3. 全新容器准备

主模型及网络定义由同一公开镜像固定 revision 提供，下载到相对目录 ./model； 本任务没有辅助模型或外部源码包。

git clone https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Vikkyv9/wifi-view ./model
git -C ./model checkout a6202aa56f35b0fbb5df031959d0cff0f4d249b0
git -C ./model lfs pull

python -m venv .venv --system-site-packages
. .venv/bin/activate
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

requirements.txt 是容器实跑使用的单份锁版模型层依赖，不含 wheel、本地路径， 不替换平台 CANN、torch 或 torch_npu。入口只检查必需文件存在性、NPU 放置、 输出 shape/count/finite 和退出码，不做身份、revision、SHA、manifest 或固定参数量核验。

4. 唯一真实 NPU 命令

. .venv/bin/activate
python inference.py --model_path ./model \
  --device npu:0 --seed 20260816 \
  --output_json ./result.json

本轮只运行真实 full-NPU，不运行 CPU Golden，不做精度比较。

5. 固定样本与输出

  • 8 个确定性 CSI 特征样本；每样本输出 128 维 embedding
  • 完整输出计数：8 × 128 = 1024
  • finite_values=true，全部输出通过 torch.isfinite 门禁

6. 真实 NPU 设备证据

  • RUN：audit/hosted-npu-20260817T163323Z
  • 推理 PID：10545
  • requested/model/tensor/output device：全部为 npu:0
  • PID 存活期间 npu-smi 显示约 156 MiB HBM
  • 8 样本、1024 输出、退出码 0

7. Full-NPU 结果

FULL_NPU_RESULT=PASS。此结论仅表示真实 NPU 端到端运行、设备链路、完整输出与有限值 门禁通过，不构成精度结论。

8. 真实截图

  • Agent 工作流：agent_workflow.png
  • NPU 调用：npu_device_call.png
  • 运行结果：model_result.png

稍晚时刻的第二组三图归档在独立图片仓，不混入参赛仓。

9. 限制

不允许 CPU/CUDA 回退；不以服务器旧结果、文字复述或进程结束后的静态 npu-smi 替代本轮证据。任一设备、计数、有限值或退出码异常均不得提交。

10. 提交审计

提交前执行 GitCode hook、匿名 HEAD 和 fresh clone，确认小写 readme.md、唯一 inference.py 与 3 张主截图均可匿名取得。

本仓为 2301_76761127 队伍交付件（与备份账号合并提交）。