用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-gitcode-ascend-mmdet3d命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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评估 CANN 算子仓的「进阶教程 / 开发指南」类文档质量——通读文档 + 对照算子代码**静态**查证(默认不跑),按五轴(找得到/信得过/学得会/可操作/读得懂)找出 漏讲/讲不清/过时/对不上代码/概念讲错,产出带证据与改进建议的体检报告(MD + HTML)。涉及「评进阶教程 / 开发指南文档质量 / 文档对不对得上代码 / 教程审稿 / tutorial 体检 / 文档信不信得过」等意图时使用。只评不改不跑,只对着文档与代码出诊断。
Run NPU inference/training tests on a remote SSH server with vllm-ascend Docker container. Use when the user asks to test models on NPU, run inference on Ascend devices, or deploy models to an SSH server.
Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | external-gitcode-ascend-mmdet3d |
| description | 在昇腾NPU容器中安装mmdetection3d(含mmsegmentation依赖)。适用于3D目标检测模型的开发。 |
| type | capability |
| original-name | ascend-mmdet3d-install |
| synced-from | https://gitcode.com/Ascend/agent-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | 1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6 |
| license | UNKNOWN |
在昇腾NPU容器中安装 mmdetection3d(3D目标检测库)
确保 mmcv 已安装:
python -c "import mmcv; print(mmcv.__version__)"
mmdet3d 依赖 mmsegmentation,根据版本选择:
推荐版本(适配 mmcv 1.7.x):
pip install mmsegmentation==0.30.0
根据网络情况选择:
服务器直连:
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
服务器网络超时:配置代理或本地克隆后scp传输
# 方案1:配置代理
export http_proxy=http://proxy:port
export https_proxy=http://proxy:port
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
# 方案2:本地克隆后传输(仍使用GitHub链接)
# 本地执行
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
scp -r mmdetection3d user@server:/target/path/
重要:始终使用GitHub官方链接,不使用镜像站点。
cd mmdetection3d
cp /path/to/DrivingSDK/model_examples/BEVFormer/mmdet3d_config.patch .
git apply --reject mmdet3d_config.patch
source /opt/conda/bin/activate <conda-env-name>
pip install -e .
python -c "import mmdet3d; print(mmdet3d.__version__)"
NPU验证:
python -c "import site; print([p for p in site.getsitepackages() if 'cuda' in p.lower()])"
# 应输出空列表
mmcv
└── mmsegmentation == 0.30.0
└── mmdet3d
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