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atc-model-converter

Kit di strumenti completo per la conversione e l'inferenza del modello Huawei Ascend NPU. (1) Converti i modelli ONNX nel formato .om utilizzando lo strumento ATC con supporto della versione multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Eseguire l'inferenza Python sui modelli OM utilizzando ais_bench. (3) Confrontare la precisione tra le uscite CPU ONNX e NPU OM. (4) Inferenza YOLO end-to-end con preelaborazione/postelaborazione Ultralytics: supporta attività di rilevamento, posa, segmentazione e OBB. Da utilizzare durante la conversione, il test o la distribuzione di modelli sui processori Ascend AI.

34Installazioni·2Tendenza·@ascend-ai-coding

Installazione

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

Come installare atc-model-converter

Installa rapidamente la skill AI atc-model-converter nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

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

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 di strumenti completo per la conversione e l'inferenza del modello Huawei Ascend NPU. (1) Converti i modelli ONNX nel formato .om utilizzando lo strumento ATC con supporto della versione multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Eseguire l'inferenza Python sui modelli OM utilizzando ais_bench. (3) Confrontare la precisione tra le uscite CPU ONNX e NPU OM. (4) Inferenza YOLO end-to-end con preelaborazione/postelaborazione Ultralytics: supporta attività di rilevamento, posa, segmentazione e OBB. Da utilizzare durante la conversione, il test o la distribuzione di modelli sui processori Ascend AI. Fonte: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter
Categoria
</>Sviluppo
Verificato
Prima apparizione
2026-02-25
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è atc-model-converter?

Kit di strumenti completo per la conversione e l'inferenza del modello Huawei Ascend NPU. (1) Converti i modelli ONNX nel formato .om utilizzando lo strumento ATC con supporto della versione multi-CANN (8.3.RC1, 8.5.0+). (2) Eseguire l'inferenza Python sui modelli OM utilizzando ais_bench. (3) Confrontare la precisione tra le uscite CPU ONNX e NPU OM. (4) Inferenza YOLO end-to-end con preelaborazione/postelaborazione Ultralytics: supporta attività di rilevamento, posa, segmentazione e OBB. Da utilizzare durante la conversione, il test o la distribuzione di modelli sui processori Ascend AI. Fonte: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.

Come installo atc-model-converter?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill atc-model-converter Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

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