支持下载的软件包和OS

使用MindCluster Ascend Deployer工具下载时，下载时注意事项参见下载注意事项，<OS>的取值范围参见支持的OS及架构，<PK>取值范围请参见表2。

下载注意事项

由于需要下载大量软件包，MindCluster Ascend Deployer工具默认开启并行下载功能，用户可以修改ascend_deployer/downloader/config.ini文件中的parallel_download字段，决定是否开启并行下载功能，1为开启，0为关闭。默认并行下载线程数为16个，用户可通过ASCEND_DEPLOYER_DOWNLOAD_MAX_SIZE环境变量修改并行数量。
MindCluster Ascend Deployer工具已提供源配置文件，默认使用华为源，用户可根据需要进行替换。具体可参考源配置。
下载OS依赖时，为了编译安装hccl-test工具，会自动下载mpi 3.2.1和open mpi 4.1.5版本的软件包，安装时会根据已配置的待安装环境的IP类型，使用对应的依赖进行编译，IPv4格式时，安装mpi 3.2.1；IPv6格式时，安装open mpi 4.1.5。

支持的OS及架构

表1 MindCluster Ascend Deployer工具下载时支持的OS及架构
支持的操作系统	操作系统版本	操作系统架构	使用约束
BCLinux	21.10	aarch64	仅适配在Atlas A2 训练系列产品安装Ascend HDK 23.0.RC3和CANN 7.0.RC1及以后版本的软件包。
CTyunOS	22.06	aarch64	CTyunOS上安装MindCluster组件时，仅支持MindCluster 5.0.RC2及以上版本的部分组件、1.19.16~1.28.X版本的k8s（Kubernetes1.24及以上版本需要安装cri-dockerd）和18.09.x及以上版本Docker。 Atlas 300I Pro 推理卡、Atlas 300I Duo 推理卡支持部署NPU固件与驱动的24.1.0及以后版本。
CULinux	3.0	aarch64	-
CentOS	7.6	aarch64、x86_64	CentOS作为执行机的操作系统，使用MindCluster Ascend Deployer工具进行批量部署时，不支持部署Ubuntu系统的待安装设备。 Atlas 300T 训练卡低版本内核（低于4.5）的CentOS 7.6 x86_64需要添加内核补丁，否则可能导致固件安装失败。添加内核补丁的方法请参见《Atlas 中心训练卡 24.1.RC3 NPU驱动和固件安装指南》的“参考>添加内核补丁”章节。由于CentOS系统下安装的docker/containerd等可以多版本共存，所以建议CentOS 7.6系统安装系统依赖前请确认系统上是否已安装docker，如果已安装请使用yum -y remove docker-ce、yum -y remove docker-ce-cli、yum -y remove containerd.io命令卸载后再进行系统依赖的安装。
EulerOS	2.10	aarch64、x86_64	EulerOS等操作系统默认禁止root用户远程连接，所以需提前配置/etc/ssh/sshd_config中PermitRootLogin为yes（个别OS配置方法有所差异，请参考OS官方指导）。安装完成后请及时关闭root用户远程连接。
	2.8	aarch64
	2.9	aarch64、x86_64
Kylin	V10（GFB）	aarch64	-
	V10Tercel（SP1）	aarch64、x86_64
	V10Sword（SP2）	aarch64
	V10Lance（SP3）	aarch64
openEuler	20.03LTS	aarch64、x86_64	-
openEuler	22.03LTS	aarch64、x86_64	Atlas 300I Duo 推理卡支持部署24.1.RC2及以后版本的NPU固件与驱动。
UOS	20-1020e	aarch64	UOS 20-1020e和20-1050u2e系统上，MindCluster Ascend Deployer工具不支持安装昇腾软件包所需系统依赖，需参考UOS系统安装依赖手动安装后再使用工具进行部署。
UOS	20-1050u2e	aarch64
Ubuntu	18.04	aarch64、x86_64	-
	20.04	aarch64、x86_64	-
	22.04	aarch64、x86_64	Atlas 300I Pro 推理卡支持部署NPU固件与驱动的24.1.0及以后版本。 Atlas 300I Duo 推理卡支持部署NPU固件与驱动的24.1.RC2及以后版本。
说明 MindCluster Ascend Deployer工具仅支持OS镜像安装成功后的默认环境，请不要在安装OS后手动额外安装或卸载软件，可能会导致工具执行报错。操作系统需关闭内核自动升级功能，以Ubuntu为例，需在操作系统安装完成并重启后，执行sudo apt-mark hold linux-image-generic linux-headers-generic linux-image-extra命令关闭（root用户执行时请删除sudo命令），其他操作系统或自定义升级系统的用户，请参考对应操作系统指南自行关闭。

支持下载的软件包

表2 MindCluster Ascend Deployer工具支持下载的软件包
可选参数	下载包含的软件包	使用约束
CANN	nnae、nnrt、tfplugin、toolkit、kernels	使用MindCluster Ascend Deployer工具下载CANN的软件包时，可以使用pip3工具执行pip3 install esdk-obs-python==3.23.12安装指定版本的esdk-obs-python，启用CANN软件包断点续传功能，防止出现因软件包较大、网络原因导致下载失败或者重新下载耗时较久的情况。 CANN 8.0.0及之后的版本中不再支持tfplugin。
NPU	npu（driver、firmware）	NPU固件与驱动24.1.0版本中暂不提供Atlas 300I Pro 推理卡、Atlas 300I Duo 推理卡、Atlas 300V 视频解析卡、Atlas 300V Pro 视频解析卡的相关硬件包，请自行下载准备。
MindCluster 性能测试	toolbox	-
MindCluster 集群调度	ascend-device-plugin，ascend-docker-runtime，hccl-controller，noded，npu-exporter，volcano，ascend-operator，resilience-controller，clusterd，mindio	部署MindIO时，请参考下载昇腾软件下载OS系统依赖后，再手动安装dos2unix依赖（示例：apt-get install dos2unix）。 MindCluster 6.0.0及之后的版本中不再支持hccl-controller。
MindCluster 故障诊断	fault-diag	-
MindSpore	MindSpore	使用MindCluster Ascend Deployer部署时，不支持同时下载和安装MindSpore、TensorFlow和Torch-npu。仅支持指定其中一个AI框架下载和安装，请根据实际业务场景要求选择AI框架。 TensorFlow2.6.5存在漏洞，请参考相关漏洞及其修复方案处理。
TensorFlow	TensorFlow
Torch-npu	torch-npu、torch

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