بنقرة واحدة
torchnpu-installer
在 conda 环境中安装 torch_npu 包。根据 conda 环境的 torch、python 版本及日期自动构建下载链接,从华为镜像站下载并安装对应的 torch_npu 包。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
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在 conda 环境中安装 torch_npu 包。根据 conda 环境的 torch、python 版本及日期自动构建下载链接,从华为镜像站下载并安装对应的 torch_npu 包。
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**必须触发此 default-skills 的场景**(用户提到以下任何内容时使用):找不到/缺失/安装/更新 gitcode-pr, gitcode-issue, api-doc-generator, gitcode-pipeline skill时,或者安装必备/默认/必要/必须skills时;
自动下载并安装华为 CANN Toolkit 开发套件。当用户需要安装、更新或重新安装 CANN Toolkit 时使用此 skill,适用于:新环境初始化、版本升级。自动获取最新构建版本,静默安装并输出详细摘要。用户可能的指令是更新toolkit,更新run包等
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | torchnpu-installer |
| description | 在 conda 环境中安装 torch_npu 包。根据 conda 环境的 torch、python 版本及日期自动构建下载链接,从华为镜像站下载并安装对应的 torch_npu 包。 |
自动从华为镜像站下载并安装 torch_npu 包,包含 conda 环境检测、版本匹配、下载、解压和安装流程。
# 自动使用今天日期,默认目录 ./torch_npu_pkg
/torchnpu-installer myenv
# 指定日期
/torchnpu-installer myenv 20260520
# 指定日期和目录
/torchnpu-installer myenv 20260520 /path/to/pkgdir
/torchnpu-installer <conda-name> <date> <pkg-dir>
YYYYMMDD,默认使用今天./torch_npu_pkgconda-name,如果没有,提示用户输入date 格式 YYYYMMDD,默认使用当天日期(由 date +%Y%m%d 生成)pkg-dir 指定下载和解压目录,默认 ./torch_npu_pkg,如果目录已存在则直接使用激活目标 conda 环境,获取以下信息:
conda run -n <conda-name> python -c "import torch; print(torch.__version__)"
conda run -n <conda-name> python -c "import sys; print(f'py{sys.version_info.major}{sys.version_info.minor}')"
原始链接:
https://pytorch-package.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/pta/Daily/v2.12.0/20260520.1/pytorch_v2.12.0_py313.tar.gz
需要替换的部分:
v2.12.0 → torch 版本号(如 v2.5.0、v2.9.0,注意带 v 前缀)py313 → python 标识符(如 py313、py312、py311)20260520 → 用户输入的日期# 创建并进入 pkg-dir 目录(默认 ./torch_npu_pkg)
mkdir -p <pkg-dir>
cd <pkg-dir>
# 下载包
wget -O "pytorch.tar.gz" "<替换后的链接>"
# 解压到当前目录
tar -xzf pytorch.tar.gz
解压后,whl 文件会直接存在于 <pkg-dir> 目录下。
检测当前系统架构:
arch=$(uname -m)
# x86_64/i686/i386 → x86
# aarch64/armv8* → arm
根据架构选择对应的 torch_npu 包进行安装:
conda run -n <conda-name> pip install --force-reinstall ./<arm或x86路径>/torch_npu*.whl
conda env list
curl -I https://pytorch-package.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/
安装前确认目标 conda 环境是 x86 还是 arm 架构,torch_npu 包需要与 python 版本和 torch 版本匹配。