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PyTorch · ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills
Skills
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| # | Skill | Repository | Stars | Used in | Tokens | Auto-check | Licence | Updated |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.Ascendc End-to-end AscendC custom operator development for Ascend NPU in an ascend-kernel (csrc/ops + build.sh + torchnpu PyTorch custom op) project. | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~3.5k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 2 | Complete toolkit for Huawei Ascend NPU model conversion and end-to-end inference adaptation. | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~4.6k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 3 | 通过 PyTorch torch.distributed 接口测试昇腾 NPU 通信算子性能。支持指定任意 tensor shape、dtype，使用 torchrun 启动，贴近真实训练场景的通信算子测试与性能分析。Use for testing collective communication operators (AllReduce, AllGather, ReduceScatter… | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.2k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 4 | Ankh 蛋白质语言模型昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于 Ankh base/large、Ankh3 large/XL 以及同类基于 HuggingFace Transformers 与 PyTorch 的蛋白模型从 CUDA/GPU 到华为 Ascend NPU 的环境检查、代码适配、权重加载、验证脚本补齐与文档沉淀。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.1k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 5 | 昇腾 TensorFlow Community 迁移适配 Skill，适用于将基于 TensorFlow 2.x 的模型原生部署到华为 Ascend NPU，而不经过 TF 到 PyTorch 转换，覆盖 aarch64 源码编译 TF 2.6.5、tfplugin 安装、自动迁移工具使用、手动适配与精度验证。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.1k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 6 | DeepFRI 的 TensorFlow 到 PyTorch 转换与昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于蛋白质功能预测场景下的 TF 模型分析、PyTorch 重写、权重逐层映射、NPU 推理与精度验证，尤其适合需要在 Ascend 上运行 DeepFRI CNN 或 GCN 路径时使用。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.4k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 7 | DeepFRI TensorFlow 原生昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于不做 TF 到 PyTorch 转换、而是直接使用 TensorFlow 2.6.5 与 npudevice 在华为 Ascend 上运行 DeepFRI 的场景，覆盖源码编译、tfplugin 安装、代码适配、推理与 CPU 对比验证。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.1k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 8 | OligoFormer 昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于将基于 PyTorch Transformer 的 siRNA 效能预测模型迁移到华为 Ascend NPU，覆盖环境搭建、RNA-FM 依赖安装、代码适配、推理验证与可选训练流程。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.3k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 9 | ProteinBERT 昇腾 NPU 部署与迁移 Skill，适用于将 TensorFlow 或 Keras 版 ProteinBERT 转成基于 PyTorch 与 torchnpu 的实现，覆盖权重转换、embedding 提取、微调训练、注意力可视化和 GPU 与 NPU 精度验证。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.9k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 10 | TensorFlow 或 Keras 模型改写到 PyTorch 的通用 Skill，适用于在华为 Ascend NPU 或其他依赖 PyTorch 生态的平台上完成层级映射、权重转换、逐层数值验证和端到端精度对比，尤其适合 ProteinBERT、DeepFRI 这类科学模型的跨框架迁移。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~3.4k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 11 | HuggingFace Diffusers 环境配置指南，用于华为昇腾 NPU。覆盖 CANN 版本检测、PyTorch + torchnpu 安装、Diffusers 库安装及环境验证。当用户需要在昇腾 NPU 上配置 Diffusers 环境时使用。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~566 | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 12 | 基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理融合算子优化技能。分析模型代码，识别可替换为 torchnpu 融合算子的计算模式，生成替换方案。触发场景：torchnpu 融合算子替换、MoE/Attention/FFN/Norm 等模块的推理算子适配、torchnpu API 使用咨询。基于仓库已有模型的融合算子经验，按计算语义推荐最佳方案。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.7k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 13 | 基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理适配与部署基线技能。从 HF 链接或本地模型代码出发，按 cann-recipes-infer 仓库规范适配到 ModelRunner 推理框架，输出可运行的标准模型目录和性能基线数据。触发场景：新模型适配到昇腾 NPU 推理框架、已有模型的部署基线采集、模型迁移和初始跑通验证。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.8k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 14 | 从用户 PyTorch/Python 代码中提取算子实现，构建为算子任务格式的标准化 任务文件。支持两种模式：单 case（单一自包含 .py，getinputs 返回单组）和 多 case（.py + 同名 .json 配对，getinputgroups 返回多组）。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.4k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 15 | 根据设计文档生成 AscendC 算子完整代码实现并完成框架适配。TRIGGER when: 设计文档已完成，需要生成 ophost/opkernel 代码、注册到 PyTorch 框架、编译测试。关键词：代码生成、ophost、opkernel、tiling、kernel、框架适配、算子注册。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 16 | 面向 Ascend PyTorch Profiler / msprof DB（如 ascendpytorchprofiler.db、msprof.db）的 SQL 分析技能。将自然语言问题（算子耗时、通信、下发、调度、schema/table 查询）转为安全可执行 SQL，并按需从官方文档提取表结构详情。 | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~1.4k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 17 | MindSpeed-MM multimodal model suite environment setup guide for Huawei Ascend NPU. | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~3.1k | Automated safety check: Pass | No licence | yesterday |
| 18 | Directly launch Docker containers on Ascend NPU servers for users. | ascend-ai-coding/ | 174 | — | ~2.4k | Automated safety check: Notes | No licence | yesterday |
