模型选取与约束说明（必读）

模型选取

建议用户在选取迁移模型时，尽可能选取权威PyTorch模型实现仓，包括但不限于PyTorch（imagenet/vision等）、Meta Research（Detectron/detectron2等）、open-mmlab（MMDetection/mmpose等）。

对于大模型，使用较为广泛的资源仓库是HuggingFace、Megatron-LM、Llama-Factory等仓库，可以在其中选取目标模型。

约束说明

在进行模型迁移前，需要了解如下模型迁移约束，评估当前模型迁移的可行性，完成迁移前的环境准备：

• 迁移前要保证选定的模型能在三方平台（如GPU）上运行，并输出精度和性能基线。
• 模型迁移前需要参考《Ascend Extension for PyTorch 软件安装指南》完成昇腾PyTorch训练环境安装，以便完成迁移支持度分析与后续的模型训练，包括NPU驱动和固件、CANN软件（Toolkit、Kernels和NNAL）、以及PyTorch框架和torch_npu插件的安装。