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：

不修改默认配置。
仅适用于单机安装。
使用root用户作为安装用户。

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：待安装设备可以连接网络，直接在待安装设备上执行下载、安装操作。
场景二：待安装设备无法连接网络，需在Windows系统上执行下载操作后，再将ascend-deployer整个目录上传到待安装设备上进行安装。

场景一

请确保待安装设备能够连接网络。如需配置网络代理，请参见配置系统网络代理（Linux）。
要求待安装环境上python版本大于等于3.6，并确保环境上存在pip3命令。

以root用户登录待安装设备。
pip安装ascend-deployer工具。
```
pip3 install ascend-deployer==<version>
```
<version>请参考官网下载最新版本的软件包。
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、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-1.5.0+*.whl/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。
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。
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。
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。如需配置网络代理，请参见配置系统网络代理（Windows）。

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。
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3.0.0版本的工具包）

下载后解压使用。
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、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-1.5.0+*.whl/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。
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“~”）。
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。
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。
安装后配置，具体可参考安装后配置。