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atc-model-converter

Kit de herramientas completo para la conversión e inferencia del modelo Huawei Ascend NPU. (1) Convierta los modelos ONNX al formato .om utilizando la herramienta ATC con soporte para versiones multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Ejecute la inferencia de Python en modelos OM usando ais_bench. (3) Compare la precisión entre las salidas CPU ONNX y NPU OM. (4) Inferencia YOLO de extremo a extremo con preprocesamiento/postprocesamiento de Ultralytics: admite tareas de detección, pose, segmentación y OBB. Úselo al convertir, probar o implementar modelos en procesadores Ascend AI.

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Instalación

$npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter

Cómo instalar atc-model-converter

Instala rápidamente el skill de IA atc-model-converter en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.

SKILL.md

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Complete guide for converting ONNX models to Ascend AI processor compatible format using ATC (Ascend Tensor Compiler) tool.

| Python | 3.7, 3.8, 3.9, or 3.10 | Python 3.11+ incompatible with CANN 8.1.RC1 | | NumPy | < 2.0 (e.g., 1.26.4) | CANN uses deprecated NumPy API | | ONNX Opset | 11 or 13 (for CANN 8.1.RC1) | Higher opset versions not supported |

SoC version in ATC conversion must exactly match your target device! ```bash # Get exact SoC version from your device npu-smi info | grep Name # Output: Name: 910B3 → Use: --socversion=Ascend910B3 # Output: Name: 310P3 → Use: --socversion=Ascend310P3 ``` Common Error: ``` [ACL ERROR] EE1001: supported socVersion=Ascend910B3,

Kit de herramientas completo para la conversión e inferencia del modelo Huawei Ascend NPU. (1) Convierta los modelos ONNX al formato .om utilizando la herramienta ATC con soporte para versiones multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Ejecute la inferencia de Python en modelos OM usando ais_bench. (3) Compare la precisión entre las salidas CPU ONNX y NPU OM. (4) Inferencia YOLO de extremo a extremo con preprocesamiento/postprocesamiento de Ultralytics: admite tareas de detección, pose, segmentación y OBB. Úselo al convertir, probar o implementar modelos en procesadores Ascend AI. Fuente: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-25
Actualizado
2026-03-11

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Respuestas rápidas

¿Qué es atc-model-converter?

Kit de herramientas completo para la conversión e inferencia del modelo Huawei Ascend NPU. (1) Convierta los modelos ONNX al formato .om utilizando la herramienta ATC con soporte para versiones multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Ejecute la inferencia de Python en modelos OM usando ais_bench. (3) Compare la precisión entre las salidas CPU ONNX y NPU OM. (4) Inferencia YOLO de extremo a extremo con preprocesamiento/postprocesamiento de Ultralytics: admite tareas de detección, pose, segmentación y OBB. Úselo al convertir, probar o implementar modelos en procesadores Ascend AI. Fuente: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.

¿Cómo instalo atc-model-converter?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills

Detalles

Categoría
</>Desarrollo
Fuente
skills.sh
Primera vez visto
2026-02-25