可选安装场景
ascend-deployer工具提供如下基本安装场景。
涉及安装框架的场景下，如果系统的gcc版本低于7.3.0，需要安装gcc（指定--install=gcc）并设置好环境变量或软链接（请参考•配置gcc环境变量。模型训练要求7.3.0版本...）以确保各场景安装后可正常使用。
安装场景 |
安装的组件 |
说明 |
|---|---|---|
auto |
sys_pkg, python, npu, toolkit, nnrt, nnae, tfplugin, kernels, toolbox, pytorch, tensorflow, mindspore |
安装左侧支持范围内已下载的软件包，包括驱动固件、CANN、MindSpore、TensorFlow、PyTorch等 |
offline_dev |
sys_pkg、python、npu、toolkit、kernels |
离线推理开发场景 |
offline_run |
sys_pkg、python、npu、nnrt |
离线推理运行场景 |
mindspore |
sys_pkg、python、npu、toolkit、mindspore、kernels |
MindSpore场景 |
tensorflow_dev |
sys_pkg、python、npu、toolkit、tfplugin、tensorflow、kernels |
TensorFlow开发场景 |
tensorflow_run |
sys_pkg、python、npu、nnae、tfplugin、tensorflow、kernels |
TensorFlow运行场景 |
pytorch_dev |
sys_pkg、python、npu、toolkit、pytorch、kernels |
PyTorch开发场景 |
pytorch_run |
sys_pkg、python、npu、nnae、pytorch、kernels |
PyTorch运行场景 |
vmhost |
sys_pkg、npu、toolbox |
虚拟机host场景 |
edge |
sys_pkg、atlasedge、ha |
安装MindX中间件、HA |
dl |
sys_pkg，npu，Kubernetes，ascend-device-plugin，ascend-docker-runtime，hccl-controller，noded，npu-exporter，volcano，ascend-operator，resilience-controller |
安装MindX DL场景 |
mef |
Docker，Kubernetes，KubeEdge，MEF-Center |
安装MEF Center场景 |
上述安装场景的配置文件位于scene目录下，如auto场景的配置文件ascend-deployer/ascend_deployer/playbooks/scene/scene_auto.yml，如需自定义安装场景，可参考配置文件进行定制。