昇腾 Model Agent 模型适配大赛第二季的核心目标是通过其自动化智能体框架将各类 AI 模型高效适配到昇腾 NPU 硬件上这与“适应6G 生活”的关联在于6G 将催生更复杂、实时的端云协同 AI 应用而昇腾 Model Agent 提供的自动化适配与端云协同能力正是为这类应用在国产算力底座上快速落地铺平了道路。一、如何通过昇腾 Model Agent 适应 6G 场景6G 网络将实现空天地一体化、超低时延和泛在连接对 AI 应用提出更高要求模型需在端、边、云灵活部署与协同并高效利用异构算力。昇腾 Model Agent 从以下方面为此提供支撑6G 潜在场景需求昇腾 Model Agent 的对应能力技术实现与价值海量终端智能手机、IoT设备需本地高效推理。自动化模型转换与部署将 PyTorch 等框架模型自动转换、优化并部署到昇腾310P 等端侧 NPU。使用torch_npu插件及 ATC 工具链实现模型在昇腾硬件上的“一键式”适配与性能优化降低开发门槛。沉浸式实时交互AR/VR、全息通信需要超低时延的 AI 生成如图文、视频。端云协同推理架构支持模型在云端昇腾服务器如 Atlas 800I A2进行复杂生成或在终端进行轻量化推理。参考端云协同方案云端用 FastAPI 封装昇腾 NPU 推理服务终端如安卓通过 API 调用实现算力动态调度与低延迟响应。网络 AI 自治网络本身需要 AI 进行智能运维与优化。全流程自动化与技能复用提供动态工作流引擎和预置技能库Skill自动化完成模型量化、调优、验证等流水线作业。利用其 Hermes 经验引擎和 MCP 协议积累并复用模型适配的最佳实践加速网络 AI 模型的迭代与部署。算网一体计算任务随网络状态在端边-云间无缝迁移。统一的昇腾 NPU 生态支持框架支持昇腾全系列硬件910/310P确保模型在不同级算力节点上有一致的运行环境。基于vLLM-Ascend、MindIE等适配框架实现大模型在昇腾云边端硬件上的高性能、统一推理。二、基于现有安卓 App 的端云协同适配示例假设一个 6G 时代的场景用户在安卓手机 App 上输入文字实时生成匹配的图片。以下是一个简化的端云协同实现方案其中云端使用昇腾 NPU 进行重载的 Stable Diffusion 模型推理。1. 云端部署昇腾 Model Agent 与推理服务使用 Model Agent 自动化完成模型转换并通过 FastAPI 提供推理 API。# cloud_inference_service.py from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import acl # AscendCL昇腾计算语言库 import numpy as npimport json app FastAPI() # 1. 模型加载通过Model-Agent自动化流程已转换好的OM模型 model_path ./stable_diffusion_model.om # ... 初始化昇腾NPU设备、加载模型等代码使用acl接口 ... class TextPrompt(BaseModel): prompt: str app.post(/generate_image) async def generate_image(prompt_data: TextPrompt): 接收文本提示在昇腾NPU上推理生成图片 try: # 2. 预处理输入 input_tensor preprocess_text(prompt_data.prompt) # 将文本转换为模型输入张量 # 3. 在昇腾NPU上执行推理 # ... 使用acl模型执行接口进行推理 ... output_data execute_model_on_npu(input_tensor) # 4. 后处理将输出数据转换为图片 image_url postprocess_to_image(output_data) return {status: success, image_url: image_url} except Exception as e: raise HTTPException(status_code500, detailfInference failed: {str(e)}) def preprocess_text(prompt: str): 文本预处理示例需根据实际模型调整 # 这里应包含tokenization等操作返回模型需要的输入格式 pass def execute_model_on_npu(input_tensor): 调用昇腾NPU进行模型推理 # 使用AscendCL (acl) API进行模型推理 passdef postprocess_to_image(model_output): 将模型输出转换为可访问的图片URL pass2. 安卓端调用云端昇腾 NPU 推理服务安卓 AppKotlin通过网络请求调用上述云端服务。// MainActivity.kt 片段 import kotlinx.coroutines.Dispatchers import kotlinx.coroutines.withContext import okhttp3.* import okhttp3.MediaType.Companion.toMediaType import okhttp3.RequestBody.Companion.toRequestBody import org.json.JSONObject class MainActivity : AppCompatActivity() { private val client OkHttpClient() private val cloudServiceUrl https://yourascend-cloud-service/generate_image // 替换为实际服务地址 private suspend fun generateImageOnCloud(prompt: String): String { return withContext(Dispatchers.IO) { val json JSONObject().apply { put(prompt, prompt) } val requestBody json.toString().toRequestBody(application/json.toMediaType()) val request Request.Builder() .url(cloudServiceUrl) .post(requestBody) .build() val response client.newCall(request).execute() if (response.isSuccessful) { val responseBody response.body?.string() // 解析返回的JSON获取image_url val jsonResponse JSONObject(responseBody) jsonResponse.getString(image_url) } else { throw IOException(Request failed: ${response.code}) } } } // 在UI事件中调用 private fun onGenerateButtonClicked() { val userPrompt editText.text.toString() lifecycleScope.launch { try { val imageUrl generateImageOnCloud(userPrompt) // 使用imageUrl加载并显示图片 loadAndDisplayImage(imageUrl) } catch (e: Exception) { // 处理错误 } } } }三、大赛任务与 6G 准备的关键衔接本次大赛要求参赛者使用 Model Agent 工具完成模型在昇腾 NPU 上的适配并提交至 AtomGit AI 模型仓库。这一过程直接锻炼并沉淀了面向 6G 所需的关键能力自动化适配流水线Model Agent 的动态工作流引擎能自动处理模型识别、代码生成、精度验证这正符合 6G 时代应用快速迭代、模型需频繁适配不同场景的需求。国产算力生态构建大赛鼓励模型在昇腾 800I A2/A3、310P 等硬件上运行直接丰富了基于国产昇腾 NPU 的模型资产为 6G 时代自主可控的 AI 算力网络奠定基础。端云协同实践如参考资料中的案例所示参赛者可实践将大模型部署于云端昇腾服务器轻量化模型部署于边缘或终端并设计高效的协同机制这正是 6G“算网一体”的雏形。综上所述昇腾 Model Agent 模型适配大赛第二季通过推广其自动化模型适配工具与端云协同方案使开发者能更便捷地将 AI 模型部署于昇腾全场景硬件上。这直接提升了开发效率并积累了面向6G 所需的高性能、低延迟、灵活部署的 AI 应用构建能力为在未来的 6G 网络中实现智能泛在化提供了坚实的技术储备与实践路径。参考来源14.4 万奖金昇腾 Model Agent 模型适配大赛正式起航第二季昇腾Model Agent大赛技术解析昇腾Model-Agent适配安卓API图文生成昇腾Model-Agent端云协同架构解析昇腾 Model-Agent 是**华为昇腾面向NPU生态开源的模型全流程自动化智能体框架和大赛介绍