基于昇腾AI平台的深度学习模型部署实战：从环境搭建到推理应用
🌟 引言

随着人工智能技术的飞速发展，模型训练只是整个AI落地流程的一环，如何高效、稳定地将训练好的模型部署到生产环境，尤其是边缘端和国产化硬件平台，成为当前AI工程化的重要课题。华为昇腾（Ascend）AI处理器凭借其高性能、低功耗和国产自主可控的优势，正在被广泛应用于智慧城市、自动驾驶、工业质检等多个领域。

本文将基于昇腾AI平台（Ascend AI Platform），结合CANN（Compute Architecture for Neural Networks）软件栈，带领大家完成从环境配置、模型转换到实际推理的完整流程。我们将使用Python API进行开发，并提供大量可运行的代码示例，帮助开发者快速上手昇腾AI推理部署。

官方参考链接：https://www.hiascend.com（华为昇腾官网）

🔧 一、环境准备与依赖安装

硬件与系统要求

硬件：昇腾310/910系列AI处理器（如Atlas 200 DK、Atlas 800服务器）


操作系统：Ubuntu 18.04/20.04（推荐）

驱动与固件：已安装Ascend驱动、固件、CANN工具包



安装CANN与依赖库

添加华为源（以Ubuntu为例）

wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/ascend-release.asc
sudo apt-key add ascend-release.asc
echo “deb https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/ ascend/main” | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ascend.list
sudo apt update

安装CANN基础组件

sudo apt install ascend-cann-toolkit
安装Python依赖
pip install torch torchvision tensorboard
pip install numpy opencv-python

安装昇腾AI的Python API支持

pip install acllite # 轻量级ACL封装库
💡 提示： acllite 是华为提供的轻量级ACL（Ascend Computing Language）封装库，简化了设备管理、内存分配等操作。
🧪 二、模型转换：ONNX → OM

昇腾AI使用OM（Offline Model）格式进行推理。我们需要将PyTorch/TensorFlow模型导出为ONNX，再通过 atc 工具转换为OM。
导出ONNX模型（以ResNet18为例）
import torch
import torchvision.models as models

加载预训练模型

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

构造输入张量

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

导出ONNX

torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
“resnet18.onnx”,
input_names=[“input”],
output_names=[“output”],
dynamic_axes={“input”: {0: “batch_size”}, “output”: {0: “batch_size”}},
opset_version=11
)
print(“✅ ONNX模型导出成功：resnet18.onnx”)
使用ATC工具转换为OM模型

设置环境变量

export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export PATH=$ASCEN{D}_{H}OME/ascend-toolkit/latest/bin:$PATH

执行ATC转换

atc
–model=resnet18.onnx
–framework=5
–output=resnet18_om
–soc_version=Ascend310
–input_format=NCHW
–input_shape=“input:1,3,224,224”
–log=debug
✅ 成功后生成 resnet18_om.om 文件。
🚀 三、使用Python进行推理

我们使用 acllite 库进行推理，代码结构清晰，易于维护。
完整推理代码示例
import numpy as np
import cv2
from acllite import AclLiteModel, AclLiteImage, AclLiteResource

图像预处理

def preprocess_image(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image.astype(np.float32)
image = (image / 255.0 - [0.485, 0.456, 0.406]) / [0.229, 0.224, 0.225] # 归一化
image = image.transpose(2, 0, 1) # HWC -> CHW
image = np.expand_dims(image, axis=0) # 添加batch维度
return image

主推理流程

def main():
# 初始化Ascend资源
acl_resource = AclLiteResource()
acl_resource.init()

# 加载OM模型
model = AclLiteModel("resnet18_om.om")

# 预处理
input_data = preprocess_image("test.jpg").astype(np.float32)

# 创建输入图像对象
input_image = AclLiteImage(input_data, "NP_FORMAT")

# 执行推理
result = model.execute([input_image])

# 获取输出
output_data = result[0].asnumpy()
predicted_class = np.argmax(output_data)

print(f"✅ 推理完成，预测类别索引: {predicted_class}")
print(f"📌 输出形状: {output_data.shape}")
print(f"📌 置信度: {np.max(output_data):.4f}")

# 释放资源
model.destroy()
acl_resource.release()

if name == “main”:
main()
📌 注意：

test.jpg 为测试图像路径，请替换为实际图像。

确保运行环境已正确配置Ascend驱动与CANN。
📈 四、性能优化建议

使用Batch推理：通过调整 input_shape 支持动态Batch，提升吞吐量。

内存复用：在连续推理中复用输入/输出缓冲区，减少ACL内存分配开销。

模型量化：使用INT8量化进一步提升推理速度，降低功耗。

多线程/异步推理：利用昇腾多核能力，实现并发处理。

🧩 五、常见问题与解决方案
问题 原因 解决方案
ATC转换失败 算子不支持 检查模型结构，替换不支持的OP
推理结果异常 输入归一化错误 确保与训练时使用相同的均值和标准差
设备未识别 驱动未安装 运行 npu-smi info 检查设备状态
内存溢出 模型过大 使用模型剪枝或分片推理
✅ 结语

本文从环境搭建、模型转换到实际推理，完整展示了基于昇腾AI平台的深度学习模型部署流程。通过CANN工具链与Python API，开发者可以高效地将AI模型落地到国产硬件平台，推动AI应用的自主可控与产业化。

昇腾AI不仅提供了强大的算力支持，更构建了从芯片、框架到应用的完整生态。随着CANN版本的持续迭代和开发者社区的不断壮大，我们有理由相信，国产AI基础设施将在未来扮演更加重要的角色。

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。
报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252