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ascend-robotascend-robot【docs】Modify the installation manual
224f0327创建于 3 天前历史提交

快速安装

请在执行安装操作前，仔细阅读安装前准备文档，并确认已满足所有安装前置要求。

安装PyTorch框架和TorchNPU插件

PyTorch版本 TorchNPU插件版本 Python版本 系统架构 CANN版本 安装方式 安装命令
2.10.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 2.10.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-openeuler24.03-py3.11
2.10.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 2.10.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.10.0-a3-openeuler24.03-py3.11
2.10.0 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.10.0 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.10.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.10.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.10.0/torch_npu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.10.0 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.10.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.10.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 2.9.0.post2 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-openeuler24.03-py3.11
2.9.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 2.9.0.post2 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.9.0.post2-a3-openeuler24.03-py3.11
2.9.0 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.9.0 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.9.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.9.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.9.0/torch_npu-2.9.0.post2-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.9.0.post2-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.9.0 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.9.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.9.0
2.8.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 2.8.0.post4 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-openeuler24.03-py3.11
2.8.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.8.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch-npu==2.8.0
2.8.0 2.8.0.post4 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.8.0.post4-a3-openeuler24.03-py3.11
2.8.0 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.9 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.8.0 26.0.0 Python 3.9 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.8.0%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.8.0+cpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.8.0/torch_npu-2.8.0.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.8.0.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.13 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.13 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==2.1.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp313-cp313-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.12 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.12 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 2.7.1.post4 Python 3.11 AArch64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-openeuler24.03-py3.11
2.7.1 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.26.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 2.7.1.post4 Python 3.11 X86_64 9.0.0 在线安装（Docker） # 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（Ubuntu系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-ubuntu22.04-py3.11
# 下载适用于昇腾310P系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-310p-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾910B系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-910b-openeuler24.03-py3.11
# 下载适用于昇腾A3系列产品的镜像（openEuler系统）
docker pull quay.io/ascend/torch-npu:2.7.1.post4-a3-openeuler24.03-py3.11
2.7.1 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.10 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp310-cp310-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.10 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 26.0.0 Python 3.9 AArch64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_aarch64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.9 AArch64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1
2.7.1 26.0.0 Python 3.9 X86_64 9.0.0 离线安装（Whl） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.7.1%2Bcpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch-2.7.1+cpu-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装TorchNPU插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v26.0.0-pytorch2.7.1/torch_npu-2.7.1.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torch_npu-2.7.1.post4-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl

# 下载并安装Triton-Ascend插件
wget https://gitcode.com/Ascend/triton-ascend/releases/download/v3.2.1/triton_ascend-3.2.1-cp39-cp39-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install triton_ascend-3.2.1-cp39-cp39-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
2.7.1 26.0.0 Python 3.9 X86_64 9.0.0 在线安装（pip） # 安装前置依赖
pip3 install pyyaml numpy==1.23.2

# 安装PyTorch框架
pip3 install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装TorchNPU插件
pip3 install torch_npu==2.7.1

Note

  • 出现“找不到google或protobuf，或者protobuf版本过高”报错时，需执行如下命令：

    pip3 install protobuf==3.20

  • 更多PyTorch版本请参考Links for torch。

  • 更多TorchNPU插件版本请参考PyTorch Release。

  • Triton-Ascend插件用于支持图模式Inductor后端，且仅支持PyTorch2.7.1和2.9.0版本。

docker安装方式，运行Docker容器

镜像拉取完成后，执行以下命令启动容器。

docker run -d --rm \
    --name torch-npu \
    --privileged \
    -v /dev:/dev \
    -v $(pwd):/home/pytorch \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/Ascend/add-ons:/usr/local/Ascend/add-ons \
    -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v /var/log/npu:/usr/slog \
    -e PY_VERSION=3.11 \
    -e LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64/base:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver \
    quay.io/ascend/torch-npu:<镜像标签> \
    tail -f /dev/null

容器启动后，执行以下命令进入容器。

docker exec -it torch-npu bash

Note

  • LD_LIBRARY_PATH 通过 -e 参数指定 Ascend 驱动库路径。注意 -e 会覆盖容器镜像原有的 LD_LIBRARY_PATH，如需额外库路径，请在 docker run 命令的 LD_LIBRARY_PATH 值末尾追加，例如 :/your/extra/path。
  • <镜像标签> 请替换为上表中实际的镜像标签，例如 2.10.0-310p-ubuntu22.04-py3.11。
  • PY_VERSION 请根据镜像对应的 Python 版本修改。

安装前准备

硬件配套

表 1 产品硬件支持列表

产品 是否支持（训练场景）
Atlas A3 训练系列产品 √
Atlas A3 推理系列产品 x
Atlas A2 训练系列产品 √
Atlas A2 推理系列产品 x
Atlas 200I/500 A2 推理产品 x
Atlas 推理系列产品 x
Atlas 训练系列产品 √

Note

本节表格中“√”代表支持，“x”代表不支持。

环境准备

[!NOTICE]

安装运行程序建议使用非root用户，且建议对安装程序的目录文件做好权限管控：文件夹权限设置为750，文件权限设置为640。可以通过设置umask控制安装后文件的权限，如设置umask为0027。更多安全相关内容请参见《安全声明》中各组件关于“文件权限控制”的说明。

  • 安装配套版本的NPU驱动固件、CANN软件（Toolkit、ops和NNAL）并配置CANN环境变量，具体请参考《CANN 软件安装》。

    CANN软件提供进程级环境变量设置脚本，训练或推理场景下使用NPU执行业务代码前需要调用该脚本，否则业务代码将无法执行。

    source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

    以上命令以root用户安装后的默认路径为例，请用户根据set_env.sh的实际路径进行替换。

Python3.11的调度（即下发）性能优于Python3.10，建议用Python3.11及以上。

安装后验证

执行以下命令可检查PyTorch框架和TorchNPU插件是否已成功安装。

  • 方法一

    python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"

    输出如下类似信息说明安装成功。

    tensor([[-0.6066,  6.3385,  0.0379,  3.3356],
        [ 2.9243,  3.3134, -1.5465,  0.1916],
        [-2.1807,  0.2008, -1.1431,  2.1523]], device='npu:0')

  • 方法二

    import torch
import torch_npu

x = torch.randn(2, 2).npu()
y = torch.randn(2, 2).npu()
z = x.mm(y)

print(z)

    输出如下类似信息说明安装成功。

    tensor([[-0.0515,  0.3664],
        [-0.1258, -0.5425]], device='npu:0')

如需查看当前环境中已安装的Python、PyTorch和TorchNPU安装包版本，请参见查询版本。

源码编译

对于大多数用户，推荐直接使用预编译的Whl包安装PyTorch框架和TorchNPU插件，以简化安装流程并获得更稳定的使用体验。如需进行功能测试、二次开发或自定义构建，请参见源码编译，从源代码完成编译并获取所需的Whl包。

安装拓展模块

对于大多数用户，安装PyTorch框架和TorchNPU插件后即可满足基本的训练与推理需求。但是，在特定开发场景下，您可能还需要安装相应的扩展模块。例如，如需使用C++接口进行开发，请参见编译libtorch_npu；如需开展计算机视觉任务，请参见安装torchvision。