OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。
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NPU上如何使能pytorch图模式
本文介绍了PyTorch的`torch.compile`技术和TorchAir的相关内容。`torch.compile`通过将动态图转换为静态图并结合JIT编译，提升模型推理和训练效率。示例代码展示了如何使用`torch.compile`优化模型。TorchAir是昇腾为PyTorch提供的图模式扩展库，支持在昇腾设备上进行高效训练和推理。它基于Dynamo特性，将计算图转换为Ascend IR，并通过图引擎优化执行。文章还提供了TorchAir的使用示例及功能配置方法。
飞桨x昇腾生态适配方案：02_常用环境变量
本节介绍训练前建议设置的常用环境变量，涵盖NPU私有格式、在线编译、性能优化参数（如`aclnn_scale`和`aclnn_split`）、算子黑名单配置、NPU卡号指定、Paddle内存分配策略及日志设置等内容。通过合理配置这些变量，可有效提升训练性能并解决潜在问题。例如，关闭`FLAGS_npu_storage_format`以禁用NPU私有格式，或调整`ASCEND_MAX_OP_CACHE_SIZE`优化Kernel缓存大小。同时，CANN和Paddle的日志环境变量也提供了调试支持。
