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01_basic_concepts	docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Co-authored-by: KenChow<zhouchen53@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !790 merge ge-basic-courses into master docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Created-by: KenChow Commit-by: KenChow Merged-by: cann-robot Description: # Pull Request ## 描述将 GE 初级课程同步到主线，新增 `tutorials/ge_development/01_basic_concepts` 和 `tutorials/ge_development/02_inference_workflow` 两个章节目录。源内容来自 `upstream/test`，本分支基于最新 `upstream/master`，仅包含上述 61 个课程文件。 ## 变更类型 - [x] 📝 文档内容更新 ## 关联的Issue 无 ## 如何测试 - `git diff --check` - 使用 Python 解析并校验 8 个 notebook 的 JSON 格式 ## 核对清单 - [x] 我的代码遵循了项目的代码风格 - [x] 我已对代码进行了自测 - [x] 我已更新了相关的文档 - [x] 我在标题中使用了合适的类型标签（如：`feat:`, `fix:`） - [ ] 我已经详细阅读了贡献指南（仓库未提供 `CONTRIBUTING.md`） ## 其他信息提交：`a7a7422 docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses` See merge request: cann/cann-learning-hub!790	1 个月前
02_inference_workflow	docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Co-authored-by: KenChow<zhouchen53@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !790 merge ge-basic-courses into master docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Created-by: KenChow Commit-by: KenChow Merged-by: cann-robot Description: # Pull Request ## 描述将 GE 初级课程同步到主线，新增 `tutorials/ge_development/01_basic_concepts` 和 `tutorials/ge_development/02_inference_workflow` 两个章节目录。源内容来自 `upstream/test`，本分支基于最新 `upstream/master`，仅包含上述 61 个课程文件。 ## 变更类型 - [x] 📝 文档内容更新 ## 关联的Issue 无 ## 如何测试 - `git diff --check` - 使用 Python 解析并校验 8 个 notebook 的 JSON 格式 ## 核对清单 - [x] 我的代码遵循了项目的代码风格 - [x] 我已对代码进行了自测 - [x] 我已更新了相关的文档 - [x] 我在标题中使用了合适的类型标签（如：`feat:`, `fix:`） - [ ] 我已经详细阅读了贡献指南（仓库未提供 `CONTRIBUTING.md`） ## 其他信息提交：`a7a7422 docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses` See merge request: cann/cann-learning-hub!790	1 个月前
README.md	docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Co-authored-by: KenChow<zhouchen53@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !790 merge ge-basic-courses into master docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses Created-by: KenChow Commit-by: KenChow Merged-by: cann-robot Description: # Pull Request ## 描述将 GE 初级课程同步到主线，新增 `tutorials/ge_development/01_basic_concepts` 和 `tutorials/ge_development/02_inference_workflow` 两个章节目录。源内容来自 `upstream/test`，本分支基于最新 `upstream/master`，仅包含上述 61 个课程文件。 ## 变更类型 - [x] 📝 文档内容更新 ## 关联的Issue 无 ## 如何测试 - `git diff --check` - 使用 Python 解析并校验 8 个 notebook 的 JSON 格式 ## 核对清单 - [x] 我的代码遵循了项目的代码风格 - [x] 我已对代码进行了自测 - [x] 我已更新了相关的文档 - [x] 我在标题中使用了合适的类型标签（如：`feat:`, `fix:`） - [ ] 我已经详细阅读了贡献指南（仓库未提供 `CONTRIBUTING.md`） ## 其他信息提交：`a7a7422 docs(ge): add basic concepts and inference workflow courses` See merge request: cann/cann-learning-hub!790	1 个月前

GE 图引擎开发系列教程

本教程面向 GE 图引擎初学者，包括模型部署工程师和推理应用开发者。内容围绕 GE 基础概念、AscendIR 构图、ATC 离线编译、ACL 推理部署与 GeSession 在线执行展开，帮助开发者掌握 GE 的基本定位和端到端推理流程。

教程按章节划分，每个章节均包含以下内容：

Notebooks：包含课程知识点与练习题，适用于自主学习或讲师引导式教学，可在 gitcode 提供的轻量级 notebook 上运行。也可自行搭建 jupyter lab，在本地环境执行使用。
answer：章节练习参考答案。

注意：

本教程面向 GE 用户侧能力学习，重点关注模型编译、执行、部署与扩展开发实践，不深入展开 GE 内部实现细节。

课程内容以 CANN/昇腾社区公开文档、GE 图开发指南、ATC 使用指南、ACL 推理开发文档及相关示例为参考。

本教程当前仅针对 Atlas A2 系列产品进行验证，其它产品使用存在问题，欢迎开发者提出 issue 或 PR 进行共建。环境要求：CANN 9.0.0 及以上，Linux 已部署 CANN 开发环境（参考 CANN 下载页面）；「基础概念入门」无需 NPU，其余动手实践需 NPU 或昇腾云环境。

软硬件配套说明

项目	要求
支持硬件	Atlas A2 训练/推理系列产品
CANN 版本	9.0.0 及以上
Python	3.11

在线体验环境

本教程支持以下在线体验环境：

体验环境	镜像模板 / 版本	Python 内核	说明
cann-learning-hub 在线体验 notebook	cann_9.0.0_py3.11-A2-arm	Python 3.11.15	各 Notebook 表格中的"在线体验"链接可直接打开运行
CANNLab 云开发环境	cann_9.0.0_py3.11-A2-arm	Python 3.11.4	参考 CANNLab 环境体验指南创建 CANNLab 环境运行 notebook

注意： 如在本地环境离线体验，需自行安装配套的 CANN 软件，具体请参考 CANN 安装指南。 Notebook 用于阅读教程和章节练习；涉及 ATC 编译、ACL/GeSession 执行的动手实践需在配备 Ascend NPU 的服务器或昇腾云环境上运行（「基础概念入门」章节除外，无需 NPU）。

当前课程范围

本次仅合入 GE 初级（快速入门）课程，包含第 1–2 章；中级和高级课程尚在建设中，相关章节内容及状态见下表。

阶段	章节范围	能力目标	考核方式
初级（快速入门）	第 1–2 章	理解 GE 全栈定位、两大职责与 AscendIR 构图概念；掌握离线（ATC+ACL）与在线（GeSession）两条推理路径，能跑通端到端推理。	选择/判断题检验概念 + 跑通一次离线/在线推理的综合编程实践。
中级（进阶开发）	第 3–4 章	掌握图编译配置与产物（融合、精度、OM、模型缓存），自定义算子入图与融合 Pass；掌握静态/动态 Shape 执行流程与优化技术。	编译配置与执行优化的综合编程实践。
高级（高阶应用）	第 5 章及以后	掌握 GE 对接 PyTorch（TorchAir）、TensorFlow 等框架，掌握常见问题定位方法。	框架接入与问题定位综合实践。

GE 图引擎开发系列（快速入门）

第一章：基础概念入门

Notebook	Link	状态
1.1 章节介绍	在线体验建设中	✅ 已发布
1.2 GE 定位与核心概念	在线体验建设中	✅ 已发布
1.3 AscendIR 基础概念	在线体验建设中	✅ 已发布
1.4 章节练习	在线体验建设中	✅ 已发布

第二章：推理流程介绍

Notebook	Link	状态
2.1 章节介绍	在线体验建设中	✅ 已发布
2.2 离线推理流程：ATC 编译与 ACL 推理	在线体验建设中	✅ 已发布
2.3 在线执行流程：GeSession 构图与执行	在线体验建设中	✅ 已发布
2.4 章节练习	在线体验建设中	✅ 已发布

GE 图引擎开发系列（进阶开发）

第三章：图编译

Notebook	Link	状态
3.1 章节介绍	在线体验建设中	🚧 建设中
3.2 图的构建与输入：AscendIR 构图与 Parser 解析	在线体验建设中	🚧 建设中
3.3 编译配置：融合、精度、buffer、stream 等选项	在线体验建设中	🚧 建设中
3.4 编译产物：OM 结构、外置权重、SO in OM、模型缓存	在线体验建设中	🚧 建设中
3.5 图编译扩展能力：自定义算子入图	在线体验建设中	🚧 建设中
3.6 图编译扩展能力：自定义融合 Pass	在线体验建设中	🚧 建设中
3.7 章节练习	在线体验建设中	🚧 建设中

第四章：模型执行与优化

Notebook	Link	状态
4.1 章节介绍	在线体验建设中	🚧 建设中
4.2 静态 Shape 执行流程：整图下沉	在线体验建设中	🚧 建设中
4.3 动态 Shape 执行流程：Host 调度	在线体验建设中	🚧 建设中
4.4 静态 Shape 执行优化技术	在线体验建设中	🚧 建设中
4.5 动态 Shape 执行优化技术	在线体验建设中	🚧 建设中
4.6 章节练习	在线体验建设中	🚧 建设中

GE 图引擎开发系列（高阶应用）

第五章：实践与问题定位

Notebook	Link	状态
5.1 章节介绍	在线体验建设中	🚧 建设中
5.2 GE 对接 PyTorch：TorchAir 图模式	在线体验建设中	🚧 建设中
5.3 GE 对接 TensorFlow	在线体验建设中	🚧 建设中
5.4 常见问题定位方法	在线体验建设中	🚧 建设中
5.5 章节练习	在线体验建设中	🚧 建设中