高校分队 模型自动迁移调优

模型自动迁移调优

实现跨框架、跨平台的模型自动迁移与性能调优，让科研模型快速适配不同硬件环境与部署场景，大幅降低迁移成本。

PyTorch 原生迁移
基于 PyTorch 原生框架的模型转换与适配，支持 torch.export 等标准导出流程
图级自动优化
针对 PyTorch 计算图的自动优化，包括算子融合、内存布局调整与计算调度
昇腾 NPU 适配
自动将 PyTorch 模型映射到昇腾 CANN 算子库，实现 GPU 到 NPU 的无缝迁移
客户价值
通过解决行业真问题，在项目攻关中，培养 AI 顶尖人才
公司战略
新 SOTA 模型迁移和算子适配优化是昇腾生态最大痛点之一，借助河套学院力量解决行业 CANN 生态落地问题，SOTA 模型适配优化时间：数天级 → 小时级，繁荣 CANN 生态
一线价值
技术上可以用河套学院开源的工具解决长期生态适配问题，部分行业难题在河套学院攻关，灯塔案例辐射全球高校
vLLM 推理加速
基于 vLLM 框架的推理加速引擎，自动适配昇腾 NPU 实现高性能推理部署
PagedAttention 优化
支持 PagedAttention 内存管理机制，针对昇腾硬件特性进行深度优化
推理链路全适配
覆盖 Prefill、Decode、Sampling 等完整推理链路的昇腾算子适配与性能调优
客户价值
通过解决行业真问题，在项目攻关中，培养 AI 顶尖人才
公司战略
新 SOTA 模型迁移和算子适配优化是昇腾生态最大痛点之一，借助河套学院力量解决行业 CANN 生态落地问题，SOTA 模型适配优化时间：数天级 → 小时级，繁荣 CANN 生态
一线价值
技术上可以用河套学院开源的工具解决长期生态适配问题，部分行业难题在河套学院攻关，灯塔案例辐射全球高校
AI Agent 交互体验 — PyTorch 版本
昇腾模型迁移 Agent (PyTorch)

与 Agent 对话

查询模型迁移状态、搜索模型、了解迁移进度，或让 Agent 执行迁移并下载产出文件。

Agent 由 Claude 驱动，数据来自模型迁移看板
模型迁移优化进展 — PyTorch 版本
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总模型数
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全流程完成
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处理中
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待处理
查看完整看板
工具使用演示
AI Agent 交互体验 — vLLM-Ascend 版本
昇腾模型迁移 Agent (vLLM-Ascend)

与 Agent 对话

查询 vLLM-Ascend 模型适配状态、搜索模型、了解迁移进度，或让 Agent 执行适配并下载产出文件。

Agent 由 Claude 驱动，数据来自 vLLM-Ascend 迁移看板
模型迁移优化进展 — vLLM-Ascend 版本
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总模型数
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全流程完成
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处理中
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待处理
1. 适配--
-- / -- 已完成
2. 基准测试--
-- / -- 已完成
3. 优化--
-- / -- 已完成
4. 业务一致性--
-- / -- 已完成
工具使用演示