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SDK 下载操作流程
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步骤二:登录 SDK 下载页面
登录寒武纪开发者社区账号,点击【资源中心】,选择所需 SDK 进行下载。
软件栈安装部署
步骤一:寒武纪驱动安装
寒武纪驱动已支持主流 Linux 发行版系统 (CentOS/Ubuntu),驱动包的下载与安装详见 【 SDK 下载】Driver 页面。
步骤二:推理引擎/框架安装
用户可以选择基于 Docker 和裸机两种方式进行安装。
注:Docker 镜像已配置好 CNToolkit 和基础软件包,推荐使用 Docker 方式安装。
推理引擎/框架 | Docker 镜像 | PIP 包 | Linux 安装包 (deb/rpm) |
---|---|---|---|
MagicMind | ✔ | ✔ | ✔ |
PyTorch | ✔ | ✔ | |
TensorFlow | ✔ | ✔ |
方式1:基于 Docker 安装(推荐)
1. 根据使用需求,下载并安装相关推理引擎或框架的 Docker 镜像。(具体安装步骤参考表中相关链接里的安装指南)
推理引擎/框架 | 原生版本 | 下载安装链接 |
---|---|---|
MagicMind | - | MagicMind 下载与安装 |
PyTorch | PyTorch v1.6 & v1.9 | PyTorch 下载与安装 |
TensorFlow | TensorFlow v1.15 & v2.5 | TensorFlow 下载与安装 |
方式2:基于裸机安装
1. 基础组件安装
安装 CNToolKit、Cambricon CNNL、Cambricon CNNL_Extra、CNCL 等基础组件,详见【 SDK 下载】 Basis 页面。
注:CNToolKit 为必装依赖项,其余组件的安装,用户可根据框架或安装包的依赖需求,自行选择匹配的组件库进行安装。
2. 根据使用需求,下载框架所需的 PIP 或 Liunx 安装包进行安装。(具体安装步骤请参考表中相关链接里的安装指南)
推理引擎/框架 | 原生版本 | 下载安装链接 |
---|---|---|
MagicMind | - | MagicMind 下载与安装 |
PyTorch | PyTorch v1.6 & v1.9 | PyTorch 下载与安装 |
TensorFlow | TensorFlow v1.15 & v2.5 | TensorFlow 下载与安装 |
文档下载
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