C-RADIOv2-B Ascend NPU 部署指南

项目简介

C-RADIOv2-B 是一个90M参数的视觉Transformer模型，由NVIDIA开发。本项目提供其在华为 Ascend NPU 环境下的部署方案。

特性

支持 Ascend NPU 推理加速
CPU vs NPU 精度对比测试 (< 1% 误差)
Vision Transformer 架构 (patch_size=16, 768 hidden)

环境要求

硬件: 华为 Ascend 910 系列 NPU
CANN: 8.0.RC1 或更高版本
PyTorch: 2.0+ with torch_npu
transformers: 4.36.0 (注: 5.x版本存在兼容性问题，需使用4.36.0)
Docker: 容器名称 test-modelagent

目录结构

/data/ysws/agentsp/C-RADIOv2-B-ascend/
├── inference.py          # 精度测试脚本
├── log.txt               # 测试日志
├── README.md             # 本文档
├── test_image_0.png      # 测试样本1
├── test_image_1.png      # 测试样本2
└── test_image_2.png      # 测试样本3

部署步骤

1. 进入容器

docker exec -it test-modelagent bash

2. 设置环境变量

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

3. 安装兼容版本transformers

pip install transformers==4.36.0

4. 准备模型文件

模型文件应放在 /data/ysws/agentsp/C-RADIOv2-B/ 目录下：

model.safetensors - 模型权重 (约374MB)
config.json - 配置文件
hf_model.py - HuggingFace模型定义

5. 执行精度测试

cd /data/ysws/agentsp/C-RADIOv2-B-ascend/
python3 inference.py --device npu:4

测试验证

精度测试结果

指标	实测值	阈值	状态
Summary相对误差	0.39%	< 1%	PASS
Features相对误差	0.35%	< 1%	PASS

性能数据

操作	耗时
模型加载	4.02s
NPU 推理	0.34s

输出规格

Summary shape: [1, 2304]
Spatial features shape: [1, 729, 768]
Summary 范围: [-1.8479, 1.1433]

测试日志

完整测试日志保存在 log.txt

使用示例

运行推理

import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, AutoImageProcessor

model_path = "/data/ysws/agentsp/C-RADIOv2-B"

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = model.to("npu:4").eval()

test_image = Image.fromarray(np.random.randint(0, 255, (432, 432, 3), dtype=np.uint8))
inputs = processor(images=test_image, return_tensors="pt")
pixel_values = inputs["pixel_values"].to("npu:4")

with torch.no_grad():
    summary, spatial = model(pixel_values)

模型结构

组件	说明	规格
embeddings	补丁嵌入	patch_size=16, 3通道输入
encoder	Transformer 编码器	Vision Transformer
output	特征输出	summary + spatial features

重要说明

transformers版本兼容性

C-RADIOv2-B模型与transformers 5.x存在all_tied_weights_keys兼容性问题。需使用transformers 4.36.0版本。

NPU设备选择

推荐使用NPU 4-7进行推理：

NPU 0-3: 已占满
NPU 4-7: 可用

常见问题

Q: 精度测试失败?

A: 检查NPU驱动是否正确安装，确保CANN环境变量已source，并确认transformers版本为4.36.0。

Q: 模型加载慢?

A: 首次加载会进行权重解析，C-RADIOv2-B为90M模型，加载约需4秒。

Q: 如何选择NPU设备?

A: 使用 --device npu:4 (推荐) 或 npu:5/6/7。

许可证

本项目遵循 C-RADIOv2-B 原始 NVIDIA Open Model License。