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常见问题 模型转换报错如何查看日志和定位？ 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
WebUI一般可以分为前端和后端实现两部分，后端的实现模式种类多样，并且依赖了多个的第三方库，当前在WebUI适配时，并没有特别好的方式。在对后端实现比较理解的情况下，建议针对具体的功能进行Diffusers模块的适配与替换，然后针对替换上去的Diffusers，对其pipeline进行昇腾迁移适配，进而替代原
迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写下方的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。
应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
境配置指南 本文基于方式二的环境进行操作，请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示： 图1 环境配置完成 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
图1 报错提示 原因分析 模型转换时未指定Ascend后端。 处理方法 需要在模型转换阶段指定“--device=Ascend”。 父主题： 常见问题
动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种shape（保证模型支持的shape），
Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理：介绍如何将Stable Diffusion模型通过MSLite进行转换后，迁移在昇腾设备上运行。 图7 Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
报错提示 原因分析 无。 处理方法 定义context时无需指定： context.ascend.provider = "ge" 父主题： 常见问题
GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 简介 昇腾迁移快速入门案例 迁移评估 环境准备 模型适配 精度校验 性能调优 迁移过程使用工具概览 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
环境准备 迁移环境简介 ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境，具有如下优点： 利用云服务的资源使用便利性，可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像，可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集，且已经适配到最新的版本可以直接使用。
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
接使用案例中迁移好的模型，如果您的模型不在已提供的范围内，或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移，可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。 本文的迁移指导及快速入门案例均针对路线1也即MindSpore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续
pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore
定具体的shape信息，并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。 绝大多数情况下，昇腾芯片推理性能相比于CPU会好很多，但是也可能会遇到和CPU推理性能并无太大差别甚至出现劣化的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种： 模型
转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp
pore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过bench
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