本文档记录 OrdalieTech/Solon-embeddings-mini-beta-1.1 在昇腾 NPU(Ascend910)环境的快速部署与验证结果。
相关获取地址:
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| torch | ≥2.1.0 |
| torch_npu | ≥2.1.0 |
| transformers | ≥4.37.0 |
| CANN | 8.5.RC1 |
pip install transformers torchimport torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
device = torch.device("npu:0")
model_name = "OrdalieTech/Solon-embeddings-mini-beta-1.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = model.to(device).eval()
texts = ["Hello world"]
inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
print(f"嵌入维度: {embeddings.shape}")NPU 与 CPU logits 数值一致性对比:
| 指标 | 值 |
|---|---|
| Top-1 一致性 | 4/4 |
| 最大 Logit 差异比率 | 0.0 |
| 最小余弦相似度 | 0.99999994 |
| 结论 | 通过 |
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 硬件 | Ascend 910B |
| 平均推理时间 | 11.03ms |