作者：昇腾实战派

概述

当前，人工智能应用正加速从云端向边缘侧与终端设备渗透。在这一趋势下，计算效率高、延迟低、隐私性好的本地化推理成为关键需求。专为神经网络计算设计的NPU（神经网络处理单元） 因其在能效比上的巨大优势，已成为边缘AI芯片的核心组件。

与此同时，小模型（参数量通常在千万级以下） 凭借其更小的体积、更快的速度以及对硬件更低的依赖，在移动端、IoT设备和工业嵌入式场景中展现出强大的应用潜力。将小模型部署于NPU，旨在充分发挥两者优势，实现高性能、低功耗、低成本的AI赋能。

然而，从训练完成的模型到在NPU上高效、精准地运行，中间存在一个复杂的“部署鸿沟”。这涉及到模型转换、算子兼容、精度对齐、性能调优等一系列工程挑战。

本知识地图旨在系统梳理小模型在NPU上进行推理部署的核心路径、常见问题与解决方案，为开发者提供一个结构化的实践指南，帮助大家更高效地完成部署任务，让算法模型在实际产品中创造价值。

常见实现方式：

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【 使用torch_npu进行模型迁移】

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【使用TorchAIR进行模型图编译推理优化】

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【ONNX 模型快速部署】

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【AISBENCH】

精度问题定位：

性能问题定位：

精度调优实例：

性能优化实例：

小模型Triton Server服务化实例：

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【Triton server适配wenet模型最佳实践 】

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【文生图Qwen-image-Edit服务化实践案例】

其他：

小模型在昇腾NPU上的推理部署：【onnx转om失败问题定位思路】

# 人工智能 # 机器学习 # 目标检测 # 神经网络 # 图像处理 # 迁移学习 # 知识图谱
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