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DeepSpeed

deepspeed是一个用于优化分布式训练的深度学习第三方库。deepspeed大幅提高了存储空间使用效率和通信效率，可以让用户在最小代码改动的基础上支持更长的输入数据、对更大规模的模型进行更快速的训练。

推荐最新版deepspeed。

Atlas A2 训练系列产品原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK。

Transformers

Hugging Face核心套件transformers提供了便于快速下载和使用的API，用户可以对预训练模型进行微调，已原生支持昇腾NPU。现已支持在昇腾NPU上对Transformers进行单机单卡、单机多卡的BF16、FP16格式训练、APEX模块下的混合精度进行训练。

推荐Transformers版本为4.37.1，PyTorch版本为2.1.0。

Atlas A2 训练系列产品已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK。

Accelerate

Hugging Face核心套件Accelerate是一个用于加速PyTorch训练的库。它提供了一种简单易用的方法来并行化和分布式训练，同时还提供了许多其他的优化技术，已原生支持昇腾NPU。

推荐Accelerate版本为0.26.1，PyTorch版本2.1.0。

Atlas A2 训练系列产品已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK。

TRL

TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个全栈库，提供了一组工具，用于使用强化学习来训练transformer语言模型，已原生支持昇腾NPU。

推荐TRL版本为0.7.11，PyTorch版本2.1.0。

Atlas A2 训练系列产品已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK。

MMCV

MMCV是一个主要用于计算机视觉研究的第三方库。

当前只支持main和1.x两个分支，版本随社区演进。

1.x分支仅支持PyTorch1.11.0；main分支支持PyTorch1.11.0-PyTorch2.1.0版本。mmcv的tags版本只支持v2.2.0及以上版本，如需使用其他版本可自行修改version.py里的版本号进行编译，具体可参考LINK。

已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK，昇腾NPU支持的算子列表请参考昇腾支持的MMCV算子列表。

MMEngine

MMEngine是一个基于PyTorch框架用于训练深度学习模型的第三方库。MMEngine是OpenMMLab 2.0的基础库，用于基础runner搭建，兼容当前流行的模型库（例如Torchvision、Detectron2）并可以用更小的代码量完成训练任务。

要求MMEngine版本为0.5.0及以上。

已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK。

MMDetection

MMDetection是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱，提供了已公开发表的多种流行的检测组件，通过这些组件的组合可以迅速搭建出各种检测框架。

要求MMDetection版本为2.26.0及以上。

已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK，昇腾NPU支持的模型列表请参考昇腾支持的MMDetection模型列表。

MMDetection3D

MMDetection3D是通用三位目标检测算法平台，面向自动驾驶、室内等多场景，包含（深度）相机、激光雷达等多模态传感器，支持三维目标检测/语义分割等多任务，是自动驾驶领域较为重要的模型库。

要求MMDetection3D版本为1.4.0及以上，PyTorch2.1.0及以上。

已原生支持昇腾NPU，使用方法请参考LINK，昇腾NPU支持的模型列表请参考昇腾支持的MMDetection3D模型列表。

TorchAir

TorchAir是为torch_npu提供图模式能力的扩展库，支持用户使用PyTorch和torch_npu在昇腾设备上进行图模式的训练和推理。TorchAir对外提供昇腾设备的图模式编译后端，对接PyTorch的dynamo特性，将PyTorch的FX计算图转换为昇腾的GE计算图，并提供在昇腾设备上启动GE计算图编译和执行的能力。

PyTorch版本为2.1.0。

Ascend Extension for PyTorch插件版本为6.0.RC2。

具体使用方法请参考《PyTorch 图模式使用指南（TorchAir）》。

mxDriving

mxDriving是基于昇腾NPU平台开发的适用于自动驾驶场景的算子和模型加速库，提供了一系列高性能的算子和模型加速接口，支持PyTorch框架。

PyTorch版本为1.11.0及以上。

python版本为3.7.5及以上。

请参考LINK安装该库的昇腾适配版本和了解其适配情况。

Torchvision Adapter

Torchvision Adapter插件用于昇腾适配Torchvision框架。 目前该框架增加了对Torchvision所提供的常用算子的支持，基于cv2和昇腾NPU的图像处理加速后端提供图像处理加速能力。

Torchvision版本为 0.16.0，PyTorch版本为2.1.0。

请参考LINK安装该库的昇腾适配版本和了解其适配情况。

Apex Patch

Apex Patch以代码patch的形式发布，用户通过对原始Apex进行patch，可以在华为昇腾AI处理器上，使用Apex的自动混合精度训练功能进行模型训练，提升AI模型的训练效率，同时保持模型的精度和稳定性。此外，Apex-patch额外提供了如梯度融合、融合优化器等，以提升部分场景下模型在昇腾NPU上的训练效率，供用户选择使用。

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请参考LINK安装该库的昇腾适配版本和了解其适配情况。