TADA-1B Ascend NPU 部署指南

项目简介

TADA-1B 是一个基于 Llama 3.2 1B 的语音生成模型，通过 Text-Acoustic Dual Alignment 实现语音和文本的 1:1 对齐。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)
1:1 Token Alignment - 每个文本token对应一个语音向量
Dynamic Duration Synthesis - 动态时长合成

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
Docker: 容器名称 test-modelagent

目录结构

/data/ysws/agentsp/tada-1b-ascend/
├── inference.py          # 精度测试脚本
├── log.txt               # 测试日志
├── README.md             # 本文档
└── graphics/             # 评估图表 (CER, MOS, etc.)

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. 准备模型文件

模型文件应放在 /data/ysws/agentsp/tada-1b/ 目录下：

model.safetensors - 模型权重 (2.16B 参数, 3.9GB)
config.json - 模型配置
generation_config.json - 生成配置
graphics/ - 评估图表

4. 执行精度测试

cd /data/ysws/agentsp/tada-1b-ascend/
python3 inference.py --precision_test

5. 运行推理

cd /data/ysws/agentsp/tada-1b-ascend/
python3 inference.py

测试验证

精度测试结果

指标	实测值	阈值	状态
Max Error (sum)	2.44e-04	< 1e-3	PASS
Max Error (mean)	1.46e-11	< 1e-5	PASS
Max Error (std)	7.45e-09	< 1e-5	PASS

性能数据

操作	耗时
模型加载	~37s
CPU 参考计算 (20 tensors)	0.73s
NPU 推理 (20 tensors)	0.65s
完整推理 (1, 32 tokens)	~0.4s

测试日志

完整测试日志保存在 log.txt

模型结构

TADA-1B 基于 Llama 3.2 1B 架构：

组件	参数	说明
embed_tokens	128256 x 2048	词嵌入层
layers (16层)	每层 LlamaDecoderLayer	Transformer层
norm	RMSNorm(2048)	最终归一化
lm_head	2048 x 128256	语料库投影

LlamaDecoderLayer 包含

LlamaAttention: GQA (8 kv heads, 32 q heads, head_dim=64)
LlamaMLP: gate/up/down projections (intermediate=8192)
RMSNorm: pre-attention and post-feedforward normalization

RoPE 配置

base: 500000
max_position: 131072
rope_scaling factor: 32.0

输入输出格式

输入: (B, T) - token IDs
输出: (B, T, vocab_size) - logits

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。

Q: 推理时间较长?

A: 首次加载需要解析 safetensors，完整模型推理时间约 0.4s/32 tokens。

许可证

本项目遵循 Llama 3.2 Community License。