快速安装指导

本章节内容旨在指导用户快速上手整个安装过程，ascend-deployer的详细操作流程可参考安装过程。

ascend-deployer工具提供OS依赖、x86架构的TensorFlow安装包和docker的自动下载以及一键式安装的功能，并支持驱动、固件以及CANN软件包等的安装。

参考本章节内容进行安装，有以下约束：

根据待安装设备（Linux系统）是否能够连接网络，可分为以下两种场景：

场景一

  1. 以root用户登录待安装设备。
  2. pip安装ascend-deployer工具。

    pip3 install ascend-deployer==<version>

    <version>请参考官网下载5.0.RC1最新版本的软件包。

  3. 执行下载命令。

    ascend-download --os-list=<OS1>,<OS2> --download=<PK1>,<PK2>==<Version>

    <OS1>,<OS2>和<PK1>,<PK2>==<Version>可选范围可通过执行ascend-download --help查看。若不指定软件包版本，则会下载最新可选版本的软件包。下载命令示例如下：

    ascend-download --os-list=Ubuntu_18.04_x86_64 --download=MindSpore,MindStudio

    由于指定“--download=CANN”在线下载6.0.RC1版本以前的驱动和固件包、CANN软件包需要满足较多约束条件（具体可参考在线下载功能的使用要求），因此建议用户参考表1自行下载待安装软件包并放置于ascend-deployer/resources目录下，请注意版本配套关系，如Ascend Data Center Solution 版本配套表所示。

    • --os-list参数用于指定待安装设备的OS。
    • 指定--download=CANN，会自动下载可选范围内最新版本的npu、toolkit、nnrt、nnae、tfplugin以及toolbox软件包。
    • 指定--download=MindSpore，会自动下载可选范围内最新版本的MindSpore软件包。
    • 指定--download=MindStudio，会自动下载可选范围内最新版本的MindStudio软件包。目前使用ascend-deployer工具下载安装MindStudio，仅支持Ubuntu_18.04_x86_64、 Ubuntu_18.04_aarch64、Ubuntu_22.04_x86_64、Ubuntu_22.04_aarch64、openEuler_22.03LTS_x86_64、openEuler_22.03LTS_aarch64、EulerOS_2.8_aarch64系统
    • 由于ascend-deployer工具不能自动下载到pytorch、aarch64架构的TensorFlow安装包，如果用户想安装pytorch（torch-1.8.1+*.whl、torch_npu-1.8.1*.whl、apex-0.1+*.whl）或aarch64架构的TensorFlow（tensorflow-1.15.0-*.whl/tensorflow-2.6.5-*.whl），可将相应的编译好的*.whl包放置于ascend-deployer/resources/pylibs目录下。注意aarch64架构的TensorFlow编译时请严格遵守官方的编译规范。
    • TensorFlow2.6.5存在漏洞，请参考相关漏洞及其修复方案处理。

  4. 若uid和gid为1000没有被占用，执行安装命令时，会自动创建HwHiAiUser用户。若已被占用，请手动执行以下命令创建驱动的运行用户HwHiAiUser。

    groupadd HwHiAiUser
useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash

    创建完用户后，执行passwd HwHiAiUser命令设置用户密码。请确认HwHiAiUser账号符合安全规范， 如密码复杂度等。密码有效期为90天，您可以通过chage命令来设置用户的有效期，详情请参见设置用户有效期。

  5. 执行安装命令。

    ascend-deployer --install-scene=auto      //自动安装所有能找到的软件包

    ascend-deployer工具提供几个基本安装场景，具体可参考可选安装场景。

  6. 安装后配置，具体可参考安装后配置。

场景二

请确保执行下载操作的Windows系统能够连接网络。

  1. 在Windows系统上安装Python3.7。如果已安装3.7版本及以上的Python，请忽略。

    下载链接：Python3.7.5

    请根据界面提示完成安装。注意安装时在“Advanced Options”界面勾选“Add Python to environment variables”，否则需手动添加环境变量。

  2. 在Windows系统上获取ascend-deployer工具。

    获取链接：ascend-deployer工具（建议下载最新发布的5.0.RC1版本的工具包）

    下载后解压使用。

  3. 启动下载。

    进入解压后的ascend-deployer目录，运行start_download_ui.bat。在弹出的简易UI界面上勾选待安装设备的OS和需要在线下载的软件包，单击“开始下载”。

    例如在“OS_LIST”列勾选Ubuntu_18.04_x86_64，在“PKG_LIST”列勾选MindSpore_x.x.x、MindStudio_x.x.x。

    由于通过在“PKG_LIST”列勾选CANN_x.x.x的方式在线下载驱动和固件包、CANN软件包等需要满足较多约束条件（具体可参考下载操作），因此建议用户参考表1自行下载待安装软件包并放置于ascend-deployer/resources目录下，请注意版本配套关系，如Ascend Data Center Solution 版本配套表所示。

    • 在“PKG_LIST”列勾选CANN_x.x.x，会自动下载配套版本的npu、toolkit、nnrt、nnae、tfplugin以及toolbox软件包。
    • 在“PKG_LIST”列勾选MindSpore_x.x.x，会自动下载所选版本的MindSpore软件包。
    • 在“PKG_LIST”列勾选MindStudio_x.x.x，会自动下载所选版本的MindStudio软件包。目前使用ascend-deployer工具下载安装MindStudio，仅支持Ubuntu_18.04_x86_64、 Ubuntu_18.04_aarch64、Ubuntu_22.04_x86_64、Ubuntu_22.04_aarch64、openEuler_22.03LTS_x86_64、openEuler_22.03LTS_aarch64、EulerOS_2.8_aarch64系统。
    • 由于ascend-deployer工具不能自动下载到pytorch、aarch64架构的TensorFlow安装包，如果用户想安装pytorch（torch-1.8.1+*.whl、torch_npu-1.8.1*.whl、apex-0.1+*.whl）或aarch64架构的TensorFlow（tensorflow-1.15.0-*.whl/tensorflow-2.6.5-*.whl），可将相应的编译好的*.whl包放置于ascend-deployer/resources/pylibs目录下。注意aarch64架构的TensorFlow编译时请严格遵守官方的编译规范。

  4. 以root用户登录待安装设备，将Windows系统上执行完下载操作后的ascend-deployer整个目录上传到待安装设备的任意目录下（如“~”）。
  5. 若uid和gid为1000没有被占用，执行安装命令时，会自动创建HwHiAiUser用户。若已被占用，请手动执行以下命令创建驱动的运行用户HwHiAiUser。

    groupadd HwHiAiUser
useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash

    创建完用户后，执行passwd HwHiAiUser命令设置用户密码。请确认HwHiAiUser账号符合安全规范， 如密码复杂度等。密码有效期为90天，您可以通过chage命令来设置用户的有效期，详情请参见设置用户有效期。

  6. 进入ascend-deployer目录（如“~/ascend-deployer”），执行安装脚本（安装用户需具有install.sh的可执行权限）。

    ./install.sh --install-scene=auto      //自动安装所有能找到的软件包

    ascend-deployer工具提供几个基本安装场景，具体可参考可选安装场景。

  7. 安装后配置，具体可参考安装后配置。
父主题： ascend-deployer工具使用指导