MindSpeed-MM Dev Container

在 VS Code 中一键启动 MindSpeed-MM 开发环境。

工作模式

devcontainer.json 默认基于预先构建好的镜像（image 字段），拉取即用，无需本地构建。

配置文件中填写的 image 仅为示例，请根据实际需求选择所需镜像。镜像获取方式与更多信息请查看 docker/OVERVIEW.zh.md。

如需自行修改构建参数，请在 devcontainer.json 中：

1. 注释掉 image 行
2. 取消注释 build 块与 initializeCommand 行

即可切换为从 ../docker/Dockerfile 本地构建的模式。

前置要求

• VS Code + Dev Containers 扩展
• 本地安装 Docker
• 宿主机已安装昇腾 NPU 驱动，用于容器内访问 NPU

使用方式

1. 用 VS Code 打开本项目根目录
2. 按 F1 打开命令面板，执行 Dev Containers: Reopen in Container
3. 首次启动会拉取预构建镜像（默认模式）或本地构建镜像（自建模式，约 20-40 分钟，取决于网络），完成后进入开发环境

自建模式下，initializeCommand 会调用 prepare-context.sh，自动下载 Miniconda 并准备 Dockerfile 所需的构建上下文文件，无需手动操作。

构建参数调整（自建模式）

编辑 devcontainer.json 的 build.args 即可调整构建参数： 如果参数只是一个示例，请根据实际需求填写。

参数	默认值	说明
NPU_TYPE	a3	NPU 型号：910b 或 a3
OS	openeuler24.03	操作系统：openeuler24.03 或 ubuntu22.04
BASE_IMAGE_VERSION	9.0.0	CANN 基础镜像版本
TORCH_VERSION	2.7.1	PyTorch 版本（在线安装）
TORCH_NPU_VERSION	2.7.1.post8	torch_npu 版本（在线安装）
MINDSPEED_MM_BRANCH	26.1.0	MindSpeed-MM 分支

NPU 设备配置

默认挂载 /dev/davinci0 与 /dev/davinci1。如需使用其他卡号，修改 devcontainer.json 中 runArgs 的 --device=/dev/davinci2 索引，或新增 --device=/dev/davinci2 等。

宿主机无 NPU 时，注释掉 runArgs 与 mounts 即可作为纯代码编辑环境使用。

工作区说明

• 本地源码通过 bind mount 挂载到容器 /workspace/MindSpeed-MM，编辑实时生效
• 容器创建后自动执行 pip install -e . --no-deps 以可编辑模式安装项目，并配置 pre-commit
• 默认 Python 解释器：/opt/conda/bin/python（conda base 环境）

常见问题排查

• Miniconda 下载超时（自建模式） 手动下载 Miniconda3-py311_26.1.1-1-Linux-${ARCH}.sh 放到 docker/downloads/ 目录后重新构建

• decord 依赖下载失败（仅 ARM 架构需要 & 自建模式） decord 编译依赖较多且常因网络问题下载失败，可用浏览器手动下载后放入 docker/decord_deps/ 目录，再重新执行 Reopen in Container。下载链接参考 docker/common/download_decord_deps.sh。 完成后 docker/decord_deps/ 目录结构应包含上述全部文件与目录。x86_64 架构无需下载这些依赖（decord 在镜像构建阶段一已通过 pip 安装）。