注册并适配Eager模式
完成算子NPU实现后，可对接PyTorch的Eager模式进行适配。Ascend Extension for PyTorch提供了OpPlugin算子插件，用来实现PyTorch算子注册和Eager模式适配。
本章仅提供OpPlugin适配的关键步骤说明，详细的操作请参考《PyTorch 框架特性指南》中的“基于OpPlugin算子适配开发”章节，例如算子yaml配置、算子适配等实现。
注册PyTorch算子
PyTorch官方提供的native_functions.yaml文件定义了PyTorch Native Functions的具体算子定义和分发细节，定义则通过*.cpp文件实现。OpPlugin库与原生库类似，也使用yaml文件定义了NPU适配的算子，算子具体适配则存放在*.cpp文件中。
请确保已按环境准备下载torch_npu源码，算子的ATen IR定义位于third_party/op-plugin/op_plugin/config/op_plugin_functions.yaml文件中，在“custom字段”下添加目标PyTorch算子Schema定义：
custom: - func: my_inplace(Tensor(a!) x, Tensor(b!) y) -> () op_api: all_version
上述原型定义对应的PyTorch算子为torch.ops.npu.my_inplace，其中torch.ops是PyTorch算子固定开头，npu为torch_npu自定义算子库的名称，my_inplace为自定义算子名。
基于OpPlugin适配Eager模式
完成算子NPU实现（Ascend C）和PyTorch算子注册后，需要在PyTorch的Eager模式适配层调用Ascend C算子。
借助OpPlugin插件提供的工程化适配能力，简化Eager模式适配层开发，在third_party/op-plugin/op_plugin/config/op_plugin_functions.yaml的my_inplace算子原型注册下，追加“gen_opapi”字段（表示对应可结构化的API）：
- func: my_inplace(Tensor(a!) x, Tensor(b!) y) -> ()
op_api: all_version
gen_opapi:
exec: aclnnMyInplace # 等价于aclnnMyInplace,x,y
exec：配置对应的EXEC_NPU_CMD接口，一般指aclnnXxx前缀接口。本样例配置为aclnnMyInplace，aclnn为固定前缀，MyInplace为Ascend C算子名，表示调用Ascend C算子MyInplace实现PyTorch算子my_inplace。