mindspore项目_模型适配

Question

mindspore项目下的mindnlp项目中whisper和qwen2的模型能否转换成静态图，然后导出mindir？
我们现在有Ascend310P3的设备想部署这两个模型。
Ascend310P3只能通过mindspore_lite进行推理，所以要做上诉转换。

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如果可以的话，我们愿意付出对应的报酬。
我们的诉求是：能够在我们的昇腾服务器（Ascend310P3推理卡）上成功运行上述两个模型。

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Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对您的问题，您希望将MindSpore项目中的mindnlp项目中whisper和qwen2模型转换为静态图，并导出为MindIR格式，以便在配备Ascend310P3推理卡的昇腾服务器上成功运行。以下是我为您提供的一份详细解决方案：

步骤一：模型检查与准备

首先，确认whisper和qwen2模型是否已使用MindSpore框架构建，并且在训练过程中使用了nn.Cell作为基本构建模块。这两种模型应遵循MindSpore的静态图模式开发，而非动态图模式。若模型尚未满足这些要求，您需要将其修改为符合静态图模式的结构。

步骤二：模型转换为静态图

若模型已符合静态图模式要求，接下来确保在模型定义、训练及保存时，正确设置MindSpore的执行模式为静态图。在代码中添加以下行以启用静态图模式：

import mindspore
from mindspore import context

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)

步骤三：模型导出为MindIR

使用MindSpore的export接口将模型导出为MindIR格式。假设您已经完成了模型训练并得到了模型文件（.ckpt或.ms），可以按照以下方式导出：

from mindspore.train.serialization import export

# 定义模型
model = YourModel()

# 加载预训练权重（假设路径为pretrained.ckpt）
load_checkpoint("pretrained.ckpt", net=model)

# 导出模型为MindIR
input_shape = (batch_size, input_channel, height, width)  # 根据实际输入调整
export(model, Tensor(np.random.uniform(0.0, 1.0, size=input_shape)), file_name="your_model.mindir", file_format='MINDIR')

步骤四：模型转换为MindSpore Lite

由于Ascend310P3设备需通过MindSpore Lite进行推理，您需要将导出的MindIR模型进一步转换为MindSpore Lite模型。使用MindSpore Model Convert工具进行转换：

msconvert --fmk=MINDIR --modelFile=your_model.mindir --outputFile=your_model.ms --deviceType=Ascend310 --enableOpSelect=True

这将生成一个名为your_model.ms的MindSpore Lite模型文件，适用于Ascend310P3设备。

步骤五：在Ascend310P3设备上部署

编写C++或Java应用程序，使用MindSpore Lite提供的API加载转换后的.ms模型文件，并进行推理。具体示例代码可参考官方文档或样例工程：

• C++ API示例：https://www.mindspore.cn/lite/docs/en/master/api_cpp/index.html
• Java API示例：https://www.mindspore.cn/lite/docs/en/master/api_java/index.html

注意事项：

1. 确保您的MindSpore版本、MindSpore Lite版本以及Ascend310P3驱动均兼容且为最新版。
2. 模型转换过程中可能遇到不支持的算子。此时，您需要检查模型中是否存在未被MindSpore Lite支持的特殊算子，并尝试替换为等效的兼容算子。
3. 在Ascend310P3设备上部署时，注意数据预处理、后处理与主机端保持一致。

以上就是将whisper和qwen2模型转换为静态图、导出MindIR、转换为MindSpore Lite模型，并在Ascend310P3设备上部署的详细步骤。如果您在实施过程中遇到任何问题，欢迎继续提问。