PyPTO 样例代码 (Examples)

本目录包含了一系列 PyPTO 的开发样例代码，旨在指导开发者如何使用该 AI 编程框架。样例代码根据开发者的学习路径，由浅入深地展示了框架的各项特性。

目录结构

样例代码分为以下几个等级：

• 00_hello_world (入门)： 简单的张量加法，适合入门者了解框架初始化的 Hello World 示例。
• 01_beginner (初级): 基础操作与核心概念，适合刚接触 PyPTO 的开发者。
• 02_intermediate (中级): 神经网络组件、算子组合以及运行时（Runtime）特性。
• 03_advanced (高级): 复杂架构（如 Attention）、高级模式和系统级优化。
• models (模型): 真实世界的大模型（LLM）算子实现样例。

快速开始

1. 初次使用？ 请从 初级样例 (01_beginner) 开始。
2. 构建神经网络？ 参考 中级样例 (02_intermediate)。
3. 探索高级模式？ 查阅 高级样例 (03_advanced)。
4. 大模型算子实现？ 探索 模型样例 (models)。

环境准备

请参考环境准备，完成基础环境搭建

软件安装

请参考软件安装，完成PyPTO软件安装

运行前配置（可选）

如需运行在真实NPU环境中，请参考如下配置

# 配置 CANN 环境变量
# 安装完成后请配置环境变量，请用户根据set_env.sh的实际路径执行如下命令。
# 上述环境变量配置只在当前窗口生效，用户可以按需将以上命令写入环境变量配置文件（如.bashrc文件）。

# 默认路径安装，以root用户为例（非root用户，将/usr/local替换为${HOME}）
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

# 设置 NPU 设备 ID（运行 NPU 样例时必需）
export TILE_FWK_DEVICE_ID=0

补充说明：如需运行models相关样例，请在真实设备运行

如何运行样例

大多数样例脚本支持运行全部测试或指定特定测试：

# 运行所有初级基础操作样例（默认为NPU模式运行）
python3 examples/01_beginner/basic/basic_ops.py

# 运行特定的样例
python3 examples/01_beginner/basic/basic_ops.py matmul::test_matmul

# 列出脚本中所有可用的样例
python3 examples/01_beginner/basic/basic_ops.py --list

# 指定以仿真（CPU）模式运行
python3 examples/01_beginner/basic/basic_ops.py --run_mode sim

学习路径建议

1. 第一阶段：夯实基础

   • Hello World
   • 01_beginner/basic
   • 01_beginner/tiling
   • 01_beginner/compute
   • 01_beginner/transform

2. 第二阶段：进阶组件

   • 02_intermediate/operators
   • 02_intermediate/basic_nn
   • 02_intermediate/controlflow

3. 第三阶段：深度实践

   • 03_advanced/advanced_nn
   • 03_advanced/patterns
   • ../models/deepseek_v32_exp
   • ../models/glm_v4_5

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祝您在 PyPTO 的编程之旅中收获满满！ 🚀