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feat: svd_quant npu operator implementation Co-authored-by: alexeyvaryzgin<alexey.varyzgin@gmail.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !159 merge alexeyvaryzgin/svd_quant into master feat: svd_quant npu operator implementation Created-by: alexeyvaryzgin Commit-by: alexeyvaryzgin Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> An SVDQuant operator implementation supported on Ascend David A5. ## 如何测试 <!--描述测试此改动的步骤和前提条件。--> 1. Compile all source code according README.md 2. Install custom operator to CANN according README.md 3. Install PyTorch operator according README.md 4. Execute the test script amct/tests/amct_ops/test_svd_quant.py ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> The README.md file has been updated. ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 代码重构 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/amct!159 | 6 天前 | |
fix: 移除不必要的ml_dtypes依赖(#171) Co-authored-by: QQR<qiuqianru@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !250 merge fix/issue-171-ml-dtypes into master fix: 移除不必要的ml_dtypes依赖(#171) Created-by: annqr Commit-by: QQR Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 移除原生 INT4 路径中不必要的 ml_dtypes 依赖。AMCT 的 INT4 数据通过 np.uint8/np.int8 手工完成 nibble pack 和 unpack，实际数据流不需要 ml_dtypes.int4；因此删除源码中的 ml_dtypes 导入及未被真实 INT4 路径使用的 dtype 映射，同时删除仅验证该映射的两条测试。 移除只封装 getattr(np, np_type) 的 resolve_np_dtype 方法，普通类型解析统一直接使用 NumPy 标准接口 np.dtype；INT4 仍走独立的 np.uint8 packed 数据路径。requirements.txt 不再新增 ml_dtypes，现有 INT4 pack、unpack、raw data 和 external data 测试均保留。 关联 Issue：#171 ## 如何测试 已执行修改文件的 Python 语法编译检查、ml_dtypes/resolve_np_dtype 残留引用扫描以及 git diff --check，均通过。相关 unittest 在当前 Python 3.9 本地环境因未安装 requirements.txt 中的 numpy 而未执行；CI 将按项目依赖环境运行保留的 INT4 测试。 ## 文档更新 无。 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 代码重构 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/amct!250 | 4 小时前 | |
style: 执行 pre-commit 格式化(#161) Co-authored-by: fujun19<fujun19@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !228 merge chore/precommit-format-161 into master style: 执行 pre-commit 格式化(#161) Created-by: fujun19 Commit-by: fujun19 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 按照 issue #161 提到的 pre-commit 本地格式化方法，对仓内 tracked C/C++ 和 Python 文件执行格式化。本 PR 仅包含 clang-format / ruff-format 自动格式化结果，不包含 ruff 历史例外配置。 ## 如何测试 - pre-commit run clang-format --all-files：Passed - pre-commit run ruff-format --all-files：Passed - 未运行完整 pre-commit run --all-files；ruff-check 的历史例外按要求未纳入本次提交。 ## 文档更新 无。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 代码重构 - [x] 其他，请描述：pre-commit 格式化 See merge request: cann/amct!228 | 19 天前 | |
feat: 增加 QuantAlgorithmBase 算法基类; 优化 is_observe 通路控制开关 Co-authored-by: zchenbm<chenzhuo63@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !245 merge master into master feat: 增加 QuantAlgorithmBase 算法基类; 优化 is_observe 通路控制开关 Created-by: zchenbm97 Commit-by: zchenbm Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 1. 新增量化算法基类： QuantAlgorithmBase，默认包含is_observe开关和ptq_params加载和导出的公共接口，新增calib_forwad()接口，默认返回原始Tensor；2. 实际注册的量化算法需要重写forward()并实现量化通路，需要进行校准的量化算法需要重写calib_forward()并保证返回原始Tensor； 3. 当前已支持的Dtype同步新增is_observe 开关，True时返回原始Tensor，不注入量化误差； 4. 优化PTQ校准通路和注入量化误差通路控制，统一由amct_pytorch/common/models/llm/common/quant_apply.py 中 set_model_to_observe() 接口控制，去除了冗余set_*_quantizer() 控制接口； ## 如何测试 <!--描述测试此改动的步骤和前提条件。--> 已安装本项目所需依赖环境下： 1. python -m pytest tests/unit_test/algorithms 2. python -m pytest tests/unit_test/common/models/llm/common 3. python -m pytest tests/unit_test/quantization 4. python -m pytest tests/unit_test/workflows ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 不涉及文档更新 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 代码重构 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/amct!245 | 4 天前 | |
build: use cann third party protobuf Co-authored-by: fujun19<fujun19@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !124 merge fix/use-add-cann-third-party into master build: use cann third party protobuf Created-by: fujun19 Commit-by: fujun19 Merged-by: cann-robot Description: 关联 Issue：#121 ## 描述 将本仓 protobuf 三方依赖迁移到 cann-cmake 统一入口： - 使用 add_cann_third_party(protobuf) 替换本地 cmake/third_party/protobuf.cmake。 - 开启 ENABLE_OPEN_SRC，确保统一 protobuf 脚本创建 host_protoc、ascend_protobuf_static 等目标。 - 将 proto 编译路径从旧的 build/protobuf_host/bin/protoc 切换为 $<TARGET_FILE:host_protoc>。 - 删除迁移后不再需要的本地 protobuf 脚本和 patch 文件。 ## 如何测试 - git diff --check - cmake -S . -B build_add_cann_third_party_default_check -DENABLE_TEST=OFF - cmake -S . -B build_add_cann_third_party_test_check -DENABLE_TEST=ON 说明：ENABLE_TEST=ON 配置过程中当前环境会打印已有的 torch_npu 后端符号错误 traceback，但 CMake 退出码为 0 并完成配置生成。 ## 文档更新 不涉及文档更新。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 代码重构 - [x] 其他，请描述：构建依赖迁移 See merge request: cann/amct!124 | 2 个月前 | |
[feat]: add amct llm Co-authored-by: w00852777<wanghui432@huawei.com> Co-authored-by: fujun19<fujun19@hisilicon.com> Co-authored-by: SwaggyAlex<zhangyi601@huawei.com> Co-authored-by: li_ting<liting73@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !102 merge master into master [feat]: add amct llm Created-by: fujun19 Commit-by: SwaggyAlex;fujun19;wuranxx;li_ting;l00968832;lianghengyi;sophia1213;Hengyi Liang;w00852777 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 本 PR 新增LLM量化工具模块，用于面向大语言模型的后训练量化、精度评估和部署产物导出，主要包括： 1. 新增并整理 LLM 量化工作流能力 - 新增 amct_pytorch/workflows 与 amct_pytorch/cli/llm，覆盖 PTQ、PTQ 数据提取、部署导出、评估等流程。 - 新增通用配置解析、数据处理、模型适配、量化应用、优化器等公共模块。 - 补充 Qwen、LongCat、DeepSeek、GLM 等 LLM 模型适配与量化模块。 2. 调整 AMCT PyTorch 包结构 - 引入 algorithms、common、quantization、workflows 等更清晰的模块划分。 - 将 classic 图量化相关实现收敛到 amct_pytorch/classic/graph_based，保持历史能力可用。 - 修正安装包数据路径，确保 classic graph-based 相关 proto、so、配置等资源能正确打包。 3. 完善构建与测试能力 - build.sh -u 默认开启覆盖率采集。 - 新增 pyproject.toml，统一 pytest 与 coverage 配置。 - 调整 CMake UT 入口，使用 pytest 执行 tests/unit_test 与 tests/amct_pytorch。 - 大幅补充算法、配置、LLM 模型适配、量化模块、workflow 等单元测试。 4. 更新依赖、文档和样例 - 补充 LLM 相关运行依赖，如 datasets、accelerate、compressed_tensors、torchao、einops 等。 - 更新 README、算法说明、LLM 文档、快速安装和 PTQ 配置说明。 - 新增/整理一站式平台样例，包括 Qwen3.6-MoE、DeepSeek-V4 Flash，以及 PTQ、部署、评估、数据提取脚本。 - 将算法样例统一整理到 examples/algorithms 目录，提升样例可发现性和可维护性。 ## 如何测试 <!--描述测试此改动的步骤和前提条件。--> 已进行以下验证： 1. UT 与覆盖率验证 bash build.sh -u 结果： 1911 passed, 2 skipped, 1 xfailed, 371 warnings Coverage XML written to build/coverage.xml ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> - 更新根目录 README.md，补充 AMCT PyTorch 当前包结构、核心能力、一站式平台快速体验入口，并修正 amct_ops 文档链接。 - 更新 docs/AMCT_Pytorch_LLM.md，补充 LLM 量化流程说明，包括 PTQ 数据提取、PTQ 执行、部署导出和评估流程。 - 更新 docs/algorithm_brief.md，同步当前支持的量化算法说明。 - 更新 docs/context/ptq_config_param.md，修正配置示例引用路径，避免文档中的样例路径不可用。 - 更新 docs/quick_install.md 与 docs/README.md，同步依赖安装、构建验证和特性说明。 - 更新 examples/README.md，重新整理样例入口，明确算法样例与模型端到端样例的使用路径。 - 新增/完善 Qwen3.6-MoE 与 DeepSeek-V4 Flash 一站式平台样例文档，降低用户在 Atlas A3 环境中完成 NPU 推理体验的上手成本。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 代码重构 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/amct!102 | 2 个月前 | |
[feat]: add amct llm Co-authored-by: w00852777<wanghui432@huawei.com> Co-authored-by: fujun19<fujun19@hisilicon.com> Co-authored-by: SwaggyAlex<zhangyi601@huawei.com> Co-authored-by: li_ting<liting73@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !102 merge master into master [feat]: add amct llm Created-by: fujun19 Commit-by: SwaggyAlex;fujun19;wuranxx;li_ting;l00968832;lianghengyi;sophia1213;Hengyi Liang;w00852777 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 本 PR 新增LLM量化工具模块，用于面向大语言模型的后训练量化、精度评估和部署产物导出，主要包括： 1. 新增并整理 LLM 量化工作流能力 - 新增 amct_pytorch/workflows 与 amct_pytorch/cli/llm，覆盖 PTQ、PTQ 数据提取、部署导出、评估等流程。 - 新增通用配置解析、数据处理、模型适配、量化应用、优化器等公共模块。 - 补充 Qwen、LongCat、DeepSeek、GLM 等 LLM 模型适配与量化模块。 2. 调整 AMCT PyTorch 包结构 - 引入 algorithms、common、quantization、workflows 等更清晰的模块划分。 - 将 classic 图量化相关实现收敛到 amct_pytorch/classic/graph_based，保持历史能力可用。 - 修正安装包数据路径，确保 classic graph-based 相关 proto、so、配置等资源能正确打包。 3. 完善构建与测试能力 - build.sh -u 默认开启覆盖率采集。 - 新增 pyproject.toml，统一 pytest 与 coverage 配置。 - 调整 CMake UT 入口，使用 pytest 执行 tests/unit_test 与 tests/amct_pytorch。 - 大幅补充算法、配置、LLM 模型适配、量化模块、workflow 等单元测试。 4. 更新依赖、文档和样例 - 补充 LLM 相关运行依赖，如 datasets、accelerate、compressed_tensors、torchao、einops 等。 - 更新 README、算法说明、LLM 文档、快速安装和 PTQ 配置说明。 - 新增/整理一站式平台样例，包括 Qwen3.6-MoE、DeepSeek-V4 Flash，以及 PTQ、部署、评估、数据提取脚本。 - 将算法样例统一整理到 examples/algorithms 目录，提升样例可发现性和可维护性。 ## 如何测试 <!--描述测试此改动的步骤和前提条件。--> 已进行以下验证： 1. UT 与覆盖率验证 bash build.sh -u 结果： 1911 passed, 2 skipped, 1 xfailed, 371 warnings Coverage XML written to build/coverage.xml ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> - 更新根目录 README.md，补充 AMCT PyTorch 当前包结构、核心能力、一站式平台快速体验入口，并修正 amct_ops 文档链接。 - 更新 docs/AMCT_Pytorch_LLM.md，补充 LLM 量化流程说明，包括 PTQ 数据提取、PTQ 执行、部署导出和评估流程。 - 更新 docs/algorithm_brief.md，同步当前支持的量化算法说明。 - 更新 docs/context/ptq_config_param.md，修正配置示例引用路径，避免文档中的样例路径不可用。 - 更新 docs/quick_install.md 与 docs/README.md，同步依赖安装、构建验证和特性说明。 - 更新 examples/README.md，重新整理样例入口，明确算法样例与模型端到端样例的使用路径。 - 新增/完善 Qwen3.6-MoE 与 DeepSeek-V4 Flash 一站式平台样例文档，降低用户在 Atlas A3 环境中完成 NPU 推理体验的上手成本。 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 代码重构 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/amct!102 | 2 个月前 |
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