冬
gcw_IDzXRVNw/webssl-dino7b-full8b-224-ascend
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webssl-dino7b-full8b-224 Ascend NPU 部署指南

项目简介

webssl-dino7b-full8b-224 是一个 7B 参数的 Vision Transformer 模型，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)
  • 基于 DINOv2 架构 (ViT-L/16)

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/webssl-dino7b-full8b-224-ascend/
├── inference.py          # 精度测试脚本
├── log.txt               # 测试日志
├── README.md             # 本文档
├── test_image_0.png      # 测试图片样本
├── test_image_1.png
├── test_image_2.png
└── fusion_result.json    # 融合结果

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/webssl-dino7b-full8b-224/ 目录下：

  • model-00001-of-00006.safetensors 到 model-00006-of-00006.safetensors (6个分片)
  • model.safetensors.index.json
  • config.json
  • preprocessor_config.json

4. 执行精度测试

cd /data/ysws/agentsp/webssl-dino7b-full8b-224-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 (mean)6.55e-05< 1.00e-04PASS
Max error (std)1.96e-04< 1.00e-03PASS

性能数据

操作耗时
模型加载41.97s
NPU 推理 (224x224 image)5.01s
CPU 参考计算 (20 tensors)3.47s
NPU 张量读取0.17s

测试日志

完整测试日志保存在 log.txt

模型结构

  • 模型类型: Dinov2Model (ViT-L/16)
  • 参数量: 7B (583个参数文件)
  • 输入尺寸: 224x224x3
  • 输出特征: [1, 257, 4096] (CLS + 256 patches, 4096 hidden)
  • CLS 特征范围: [-2.2500, 2.1562]

张量精度详情

张量名称Sum ErrorMean ErrorStd Error
embeddings.cls_token6.22e-051.52e-082.14e-08
embeddings.mask_token2.56e-036.25e-071.09e-06
embeddings.position_embeddings2.20e-022.09e-081.02e-07
encoder.layer.0.norm1.weight1.01e-012.48e-051.62e-04
encoder.layer.0.attention.attention.key.bias2.68e-016.55e-058.08e-05

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: 模型加载慢?

A: 首次加载会读取6个分片文件，后续调用会使用缓存。

参考链接

  • DINOv2: https://github.com/facebookresearch/dinov2
  • WebSSL: https://github.com/facebookresearch/ssl_affectnet