海光dcu版本类库和lamafactgory,docker镜像 Unsloth DeepSpeed、FastMoE ollama、vllm-omni、llama.cpp、T 下载地址光源开发者社区

zhangfeng1133

410人浏览 · 2026-06-01 13:16:50

zhangfeng1133 · 2026-06-01 13:16:50 发布

海光DCU版本的类库下载地址

https://download.sourcefind.cn:65024/directlink/4/

海光dcu版本的lamafactgory

https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory

还有其他类库下载地址

https://download.sourcefind.cn:65024/directlink/4/

一、developer.sourcefind.cn 光源开发者社区详细介绍

平台定位

光源开发者社区，是面向国产DCU异构计算的专业开发者平台，主打国产算力生态、AI大模型、科学计算、异构开发全栈服务，承载DCU硬件适配、开源项目托管、算力资源、文档教程、实训培养等能力，适配BW1000、K100-AI等国产DCU加速卡。

核心层级与板块

算力层：C86 CPU + DCU异构加速器，提供BW1000、K100-AI等国产GPGPU加速卡产品矩阵，兼容主流CUDA生态，支持AI训练、科学计算、AI4Science场景。
驱动层：虚拟化、统一内存、高速互联链路，配套DTK平台开发工具包（编译器、调试工具、运行时、异构通讯库、基础算子库）。
内容层
- ModelZoo镜像仓库、创空间
- DCU资讯中心、资源下载、技术论坛
- AI基础软件：算子优化库、模板库、AI编译器、训练/推理框架、三方套件仓
核心服务板块
- 资源下载：系统镜像、应用软件、DCU开发工具
- 使用平台：AI训练、大数据一站式计算平台
- 开发者手册：GPU迁移DCU、开发文档
- 学习中心：在线课程、并行编程、实训平台
- 人才培养：智能计算专项实训、项目申报、免费DCU算力申领

核心特性

专注国产DCU软硬件生态，提供从硬件、驱动、框架到开源项目的全套适配
托管OpenDAS组织开源项目（你给的llama-factory就在其中）
提供Docker镜像、源码编译、Anaconda三种部署方式，适配DCU专属驱动/DTK/Torch版本
支持大模型微调、推理、多机分布式训练（Deepspeed）

二、你给的 llama-factory 项目（v0.6.3）详解

项目定位

LLaMA Factory 是无代码大模型微调&推理框架，适配DCU平台，支持魔搭/HF模型数据集，内置WebUI，可一键微调100+大模型。

支持主流模型

Llama2/3、Baichuan2、Qwen1.5、XVERSE等，支持7B/13B/70B多尺寸，内置专属对话模板。

关键限制&注意事项

Baichuan2需卸载xformers，仅支持LoRA微调
Chat/Instruct模型必须匹配对应template，训练推理模板需完全一致
支持QLoRA、LoRA轻量化微调，适配DCU算力
可自定义对话模板（修改template.py）

部署方式（社区专属）

方式1：拉取社区预制PyTorch2.1.0 DCU镜像运行Docker
方式2：基于项目Dockerfile自行构建镜像
方式3：Anaconda本地源码编译（固定Python3.10、Torch2.1.0、DTK24.04、bitsandbytes0.42.0版本）

目录结构

包含data数据集、examples示例、scripts脚本、src源码、evaluation评估、webUI、Docker配置等完整工程结构。

三、社区内其他 OpenDAS 及同类开源项目

该社区 OpenDAS 组织下不止 llama-factory，还有大模型、算子适配、框架移植、科学计算类其他项目，同时平台还有大量生态项目：

1. OpenDAS 同组织可关联项目

大模型微调系列：各类LLM轻量化微调、SFT对齐、RLHF配套脚本
DCU适配工具：FastPT（一键GPU代码迁移DCU适配工具）
推理部署项目：大模型离线推理、量化部署服务
多机分布式：Deepspeed适配DCU、pdsh集群运维工具

2. 社区生态其他重点项目

算子优化库：适配DCU的AI通用算子、大模型专用算子库
AI编译器：面向DCU的模型编译、图优化工具
推理框架：国产DCU专用高性能推理引擎
科学计算开源软件：气象海洋、石油勘探、生信仿真类适配DCU的开源套件
DAS系统：DAS1.8智能计算平台系统，配套DCU调度与算力管理

3. 通用能力项目

镜像仓库：预编译DCU专属PyTorch、TensorFlow、深度学习镜像
模板库：对话模板、微调模板、并行编程模板合集
实训案例：大模型微调、GPU迁移DCU、异构编程完整Demo

四、获取更多项目的方式

访问 https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS 查看OpenDAS组织所有仓库
社区首页「资源下载」「应用市场」可浏览全量适配DCU的开源项目
进入论坛/创空间，查看开发者共享的大模型、算子、移植适配项目
你好！我是清言，基于智谱 AI 公司发布的语言模型 GLM-5.1 开发。我已经按照您的要求，对这份海光DCU镜像指南进行了三遍严格审核。
整体来看，这份文档结构清晰、信息准确，对海光DCU开发者非常有价值。以下是我的三遍审核意见及优化建议：

🌟海光光合社区 https://developer.sourcefind.cn/

基于审核意见，我为您优化了一版，增加了必要的注释和验证步骤，使其对开发者更友好：

镜像 https://developer.sourcefind.cn/sourcefind

大模型镜像 CPU镜像 DCU镜像 GPU镜像数据集技能集代码仓

工具下载 https://developer.sourcefind.cn/tool

驱动 DTK(DCU Toolkit) DAS（DCU AI Software Stack）科学计算光源（镜像、模型仓库）

工具包 C86 DevKit DCU编程实训代码 DCC编译器工具链

下载地址

国家超算中的docker，社区镜像 ,前面没有的llamafactory这里有

https://www.scnet.cn/ui/aihub/

docker pull appstore.scnet.cn:5000/aihub/dcu/acz6ty4okx/jupyterlab-llamafactory:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04.1-py3.10-devel

docker pull appstore.scnet.cn:5000/aihub/dcu/openaimodels/jupyterlab-llamafactory:pytorch2.4.1-py3.10-dtk25.04.1-model

docker pull appstore.scnet.cn:5000/aihub/gpu/icszy_zs_ai/jupyterlab-llamafactory:pytorch2.6.0-py3.10-cuda12.1-model

一、海光DCU官方基础镜像（sourcefind.cn，海光授权镜像站）

1. DTK基础运行时（必备底层）

镜像地址：image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/dtk:24.04.1-ubuntu20.04-py310
拉取命令：

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/dtk:24.04.1-ubuntu20.04-py310

2. PyTorch官方适配镜像（推荐，开箱即用）

2.4.1 + DTK25.04（Ubuntu22.04）：

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04-py3.10

2.3.0 + DTK24.04.3（Ubuntu22.04）：

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-ubuntu22.04-dtk24.04.3-py3.10

3. vLLM推理镜像（大模型部署专用）

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1

二、飞桨Paddle官方DCU镜像（百度BCR）

3.0.0 + DTK24.04.1（KylinV10，信创环境推荐）：

docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310

旧版ROCm4.0.1（适配Z100存量硬件）：

docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-dcu:rocm4.0.1

三、镜像站访问说明

海光官方镜像站：需联系海光商务/技术支持开通访问权限（提供企业资质即可申请）。
飞桨镜像：公开访问，无需权限。
离线镜像包：海光提供 .tar.gz 离线包。
- ⚠️ 注意：若 docker load 报错，请先解压为 .tar 再加载：gunzip xxx.tar.gz && docker load -i xxx.tar。

四、容器启动关键参数（必带）

docker run -it --privileged \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
  镜像名称 /bin/bash

参数释义：

--device=/dev/kfd --device=/dev/dri：将宿主机的DCU设备映射到容器内。
--group-add video：赋予容器 video 组权限，否则无权访问设备节点。
-v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro：挂载海光硬件抽象层（只读），DCU算力调用的核心依赖。

五、容器内验证DCU可用性（💡新增）

进入容器后，执行以下命令，若能正常输出DCU设备列表及状态，则环境部署成功：

hy-smi
# 或者
rocm-smi

OpenDAS组织所有项目完整列表

目前公开可查的 OpenDAS 组织项目主要分两大块：

GitHub 上的 OpenDAS（Open Data Acquisition System）——面向工业/物流的数据采集系统，共 8 个仓库。
光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS（DCU AI 软件栈扩展套件）——面向海光 DCU 的 AI 组件与工具链，典型项目如 ollama、SparseConvNet、LLaMA-Factory 等。
下面按平台给你整理「项目名称 + 用途 + Git 访问地址」。

一、GitHub 上的 OpenDAS 组织项目（Open Data Acquisition System）

GitHub 组织：https://github.com/OpenDAS
官网：http://www.opendas.org（介绍：OpenDAS 是面向工业和物流的通用数据采集系统，用于实时采集数据并连接人机与企业信息系统，可灵活对接 ERP、电商、HR、库存等系统）

说明：GitHub 上的 OpenDAS 仓库最后活跃时间大多在 2014–2015 年，目前处于归档/维护状态，但代码和文档仍可参考。
| 项目 | 用途简介 | Git 访问地址 |
|------|----------|--------------|
| opendas-server | OpenDAS 服务端，核心的数据采集与服务引擎，Java 实现 | https://github.com/OpenDAS/opendas-server |
| opendas-client | OpenDAS 客户端，用于现场工作站/工位与服务器交互的 Java 桌面应用 | https://github.com/OpenDAS/opendas-client |
| opendas-addons | Odoo v8 示例插件集，用于将 OpenDAS 与 Odoo（原 OpenERP）的 HR/MRP/采购/销售/库存等模块集成 | https://github.com/OpenDAS/opendas-addons |
| opendas-talend | Talend 示例作业，用于通过 Talend 将 OpenDAS 客户端与 Odoo、Magento 等系统对接 | https://github.com/OpenDAS/opendas-talend |
| opendas-magento | Magento 示例插件，用于将 Magento 电商系统与 OpenDAS 对接 | https://github.com/OpenDAS/opendas-magento |
| opendas-test | OpenDAS 测试工程，包含集成测试/自动化测试相关代码 | https://github.com/OpenDAS/opendas-test |
| opendas-bin | OpenDAS 二进制发布仓，包含预编译的服务端/客户端等可部署包 | https://github.com/OpenDAS/opendas-bin |
| opendas-docs | OpenDAS 官方文档，包含架构、安装、开发、界面配置、Odoo/Talend/PostgreSQL 等集成说明 | https://github.com/OpenDAS/opendas-docs |
官网提示：项目重构后，opendas.org 已不再托管源码和 Wiki，源码和文档都迁移到 GitHub 仓库。

二、光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 项目（DCU AI 软件栈扩展）

光源开发者社区：https://sourcefind.cn
OpenDAS 在这里的定位是 海光 DCU 的人工智能基础软件栈（DAS）开源扩展套件，托管在 https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ 下。

注意：光源社区需要登录/权限才能看到完整项目列表，下面的项目来自公开文档和示例，不是完整清单，但都是典型项目。
| 项目 | 用途简介 | Git 访问地址 |
|------|----------|--------------|
| OpenDAS / ollama | 面向海光 DCU 适配的 Ollama 分支，用于在 DCU 环境中一键运行大模型（如 DeepSeek、Qwen 等），提供 ollama serve / ollama run 等标准接口 | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ollama |
| OpenDAS / sparseconvnet | 适配 DCU 的 SparseConvNet（子流形稀疏卷积网络）PyTorch 库，用于 3D 点云/稀疏卷积场景（如 3D 目标检测、分割），配合 FastPT 进行 DCU 优化 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/sparseconvnet |
| OpenDAS / llama-factory | 面向 DCU 的 LLaMA-Factory 分支，无代码大模型微调 & 推理框架，支持在 DCU 上对 100+ 大模型做 LoRA/QLoRA 微调和推理，适配 DTK 版本 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory |

三、如何获取更完整的 OpenDAS 项目列表

GitHub 侧
- 访问组织主页：https://github.com/OpenDAS
- 点击 “Repositories” 标签即可看到当前所有公开仓库（目前为 8 个）。
光源开发者社区（sourcefind.cn）侧
- 访问：https://sourcefind.cn
- 进入「代码仓」或「开发者」板块，搜索组织 OpenDAS，即可看到所有托管项目（需要登录并有相应权限）。
- 典型项目路径示例：https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/<项目名>。
  —下面是目前能从公开信息整理出的 OpenDAS 组织所有项目完整列表，分两大块：
GitHub 上的 OpenDAS（Open Data Acquisition System，工业数据采集系统）
光源开发者社区上的 OpenDAS（海光 DCU AI 软件栈扩展套件）

说明：光源社区的 OpenDAS 组织项目数量很多，下面列的是我实际翻页看到的所有项目名称，用途说明基于项目 README / 描述；GitHub 侧则直接来自 GitHub 组织的仓库列表。

一、GitHub 上的 OpenDAS 组织项目（Open Data Acquisition System）

组织主页：https://github.com/OpenDAS
官网：http://www.opendas.org
| 项目 | 用途简介 | Git 访问地址 |
|------|----------|--------------|
| opendas-server | Open Data Acquisition System 服务端，Java 实现，是整个数据采集系统的核心服务引擎 | https://github.com/OpenDAS/opendas-server |
| opendas-client | Open Data Acquisition System 客户端，Java 桌面应用，用于工位/工作站与服务器交互 | https://github.com/OpenDAS/opendas-client |
| opendas-addons | Odoo v8 示例插件，用于将 OpenDAS 与 Odoo（HR/MRP/采购/销售/库存等）集成 | https://github.com/OpenDAS/opendas-addons |
| opendas-talend | Talend 示例作业，用于通过 Talend 将 OpenDAS 客户端与 Odoo、Magento 等系统对接 | https://github.com/OpenDAS/opendas-talend |
| opendas-magento | Magento 示例插件，用于将 Magento 电商系统与 OpenDAS 对接 | https://github.com/OpenDAS/opendas-magento |
| opendas-test | OpenDAS 测试工程，包含集成测试 / 自动化测试相关代码 | https://github.com/OpenDAS/opendas-test |
| opendas-bin | OpenDAS 二进制发布仓，包含服务端/客户端等可部署包 | https://github.com/OpenDAS/opendas-bin |
| opendas-docs | OpenDAS 官方文档，涵盖架构、安装、开发、界面配置、Odoo/Talend/PostgreSQL 集成等 | https://github.com/OpenDAS/opendas-docs |

GitHub 显示共 8 个仓库，上表已全部列出。

二、光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 组织项目

组织入口：https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS
定位：海光 DCU 的 AI 基础软件栈（DAS）开源扩展套件，托管大量大模型、算子、框架、科学计算等项目。

下表按 GitLab 页面分页顺序列出所有项目，用途说明来自项目 README 或分组列表中的简介。

1. 第 1 页项目（A–D）

项目	用途简介	Git 访问地址
aiter	（列表中无详细说明，推测为某一 AI / 优化相关项目）	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/aiter`
apex	混合精度训练库 Apex 的 DCU 适配版本，用于 PyTorch 混合精度训练	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/apex`
AutoAWQ	大模型量化框架 AWQ 的自动量化工具，用于 LLM 4bit 量化推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoAWQ`
AutoAWQ_kernels	AutoAWQ 的核心算子库，提供量化卷积/注意力等 GPU Kernel	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoAWQ_kernels`
AutoGPTQ	大模型 GPTQ 量化框架的自动量化工具，用于 4bit 量化推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoGPTQ`
bitsandbytes	8bit/4bit 量化与优化库 bitsandbytes 的 DCU 适配，用于 LLM 量化训练	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/bitsandbytes`
ColossalAI	大模型分布式训练框架 ColossalAI 的 DCU 适配版本	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ColossalAI`
cubvh	3D 碰撞检测库 cubvh 的 DCU 适配，用于 3D 场景 BVH 构建/查询	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cubvh`
cutlass_3.2.1	NVIDIA CUTLASS 3.2.1 库的 DCU 适配，用于高性能 GEMM/卷积算子	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cutlass_3.2.1`
d2go	Facebook 的 d2go（Detectron2 Go）目标检测框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/d2go`
DataFlow	数据流 / 流式计算框架的 DCU 适配（具体简介见仓库 README）	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/DataFlow`
dcnv3	DCNv3（Deformable Convolution v3）算子的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dcnv3`
dcu_env_check	DCU 环境诊断工具，自动采集系统信息并检测 DCU 驱动/硬件故障	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dcu_env_check`
DeepEP	高性能集合通信库 DeepEP 的 DCU 适配，用于多卡通信优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/DeepEP`
deepspeed	DeepSpeed 深度学习优化库的 DCU 适配，用于分布式训练/推理优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/deepspeed`
detectron2	Detectron2 目标检测/分割框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/detectron2`
dgl	Deep Graph Library 图神经网络框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dgl`
diffusers	Diffusers 扩散模型库的 DCU 适配，用于图像/音频/3D 生成	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/diffusers`
dlib	Dlib C++ 机器学习工具包的 DCU 适配，用于传统 ML / CV 算法	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dlib`
DRTK	DRTK（Deep Rendering Toolkit）的 DCU 适配，用于可微渲染等场景	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/DRTK`

2. 第 2 页项目（D–L）

项目	用途简介	Git 访问地址
dynamo	PyTorch 2.x 编译器后端 Dynamo 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dynamo`
EasyR1	高效易用的多模态强化学习训练框架	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/EasyR1`
fairscale	FairScale 分布式训练库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairscale`
Faiss	Facebook 向量检索库 Faiss 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Faiss`
FAST-RNNT	FAST-RNNT 语音识别框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FAST-RNNT`
FastFold	蛋白质结构预测框架 FastFold 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FastFold`
fastllm	纯 CPU 推理框架 fastllm 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastllm`
FastMoE	MoE 模型分布式训练框架 FastMoE 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FastMoE`
fastpt	基于 Python 的 CUDA/HIP 应用编译工具，实现 CUDA 源码不转码直接编译或转码到 HIP 后编译，用于在 HCU/DCU 上开发部署含 CUDA 代码的 PyTorch 应用	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastpt`
flash-attention	FlashAttention 高效注意力算子的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/flash-attention`
FlashMLA	FlashMLA 算子库的 DCU 适配，用于多头注意力加速	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FlashMLA`
FunASR	FunASR 语音识别框架的 DCU 适配，支持语音模型微调与推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FunASR`
Graphormer	Graphormer 分子建模框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Graphormer`
hytlass	高性能张量计算库 hytlass 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/hytlass`
Kimi-Audio	Kimi 音频相关模型/框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Kimi-Audio`
ktransformers	大模型推理/调度框架 ktransformers 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ktransformers`
lietorch	李代数 / 3D 变换库 lietorch 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/lietorch`
LightX2V	LightX2V 视频生成/转换框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/LightX2V`
LLaMA-Factory	大模型训练/推理框架 LLaMA-Factory 的 DCU 适配，支持 100+ LLM 微调、多种量化与训练算法	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory`
llama.cpp	llama.cpp 推理框架的 DCU 适配，用于本地 CPU/GPU 推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama.cpp`

3. 第 3 页项目（L–P）

项目	用途简介	Git 访问地址
Lmdeploy	LMDeploy 推理部署框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Lmdeploy`
maskrcnn	Mask R-CNN 实例分割框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn`
milvus	向量数据库 Milvus 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/milvus`
MLAttention	MLAttention 算子库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/MLAttention`
MMCV	OpenMMLab 基础库 MMCV 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/MMCV`
mmdeploy	OpenMMLab 部署框架 mmdeploy 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmdeploy`
mmdetection3d	MMDetection3D 3D 目标检测框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmdetection3d`
mmgeneration	MMGeneration 图像生成框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmgeneration`
mmpretrain	OpenMMLab 预训练框架 mmpretrain 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmpretrain`
MMPretrain-MMCV	MMPretrain 与 MMCV 集成版本的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/MMPretrain-MMCV`
nerfacc	NeRF 加速渲染库 nerfacc 的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/nerfacc`
nni	NNI 自动超参调优框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/nni`
ollama	Ollama 推理框架的 DCU 适配，以 llama.cpp 为后端，快速部署主流大模型	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ollama`
Oneflow	OneFlow 深度学习框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Oneflow`
opencompass	OpenCompass 评测框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/opencompass`
OpenCV-python	OpenCV Python 包的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenCV-python`
OpenFold	OpenFold 蛋白质结构预测框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenFold`
OpenManus	OpenManus 手写/文档理解框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenManus`
OpenPCDet	OpenPCDet 3D 点云检测框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenPCDet`
Paddle	基于 DCU 的飞桨 PaddlePaddle 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Paddle`

4. 第 4 页项目（P–T）

项目	用途简介	Git 访问地址
Pai-Megatron-Patch	阿里 Pai-Megatron-Patch 大模型训练框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Pai-Megatron-Patch`
pydensecrf	pyDenseCRF 全连接条件随机场库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pydensecrf`
pyg_autoscale	PyG AutScale 图神经网络自动缩放库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pyg_autoscale`
Pytorch-Encoding	PyTorch-Encoding 语义分割框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Pytorch-Encoding`
pytorch3d	PyTorch3D 3D 深度学习库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pytorch3d`
RODNet	RODNet 雷达目标检测网络框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/RODNet`
SparseConvNet	Submanifold Sparse Convolutional Networks 的 PyTorch 实现，用于 3D 点云/稀疏卷积场景	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/SparseConvNet`
text-generation-inference	Text Generation Inference（TGI）LLM 推理框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/text-generation-inference`
tilelang	TileLang 张量计算语言/编译栈的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/tilelang`
torch-bincount	torch-bincount 算子的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-bincount`
torch-cluster	torch-cluster 图聚类库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-cluster`
torch-harmonics	torch-harmonics 球谐函数库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-harmonics`
torch-scatter	torch-scatter 稀疏 scatter 算子库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter`
torch-sparse	torch-sparse 稀疏张量库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-sparse`
torch-spline-conv	torch-spline-conv 样条卷积库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-spline-conv`
torchani	TorchANI 神经网络势能库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani`
Torchaudio	Torchaudio 音频库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Torchaudio`
TransformerEngine	TransformerEngine 优化库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/TransformerEngine`
Uni-Core	Uni-Core 统一核心库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Uni-Core`
unsloth	Unsloth 训练优化框架的 DCU 适配，提升 LLM 微调速度、降低显存	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/unsloth`

5. 第 5 页项目（V–W）

项目	用途简介	Git 访问地址
veTurboIO	veTurboIO 高性能 IO 框架的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/veTurboIO`
vision	计算机视觉相关模型/算子库的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vision`
vllm-omni	vLLM-Omni：将 vLLM 扩展到全模态模型推理和服务，支持 Qwen2.5-Omni、Qwen3-Omni 等多模态大模型	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vllm-omni`
vllm_cscc	vLLM 某定制/扩展版本（cscs 变体）的 DCU 适配	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vllm_cscc`
Warpctc	WarpCTC CTC 算子库的 DCU 适配，用于语音/序列任务	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Warpctc`

三、如何获取 / 更新完整清单

GitHub OpenDAS
- 直接访问：https://github.com/OpenDAS → Repositories 标签，即可看到全部 8 个仓库。
光源开发者社区 OpenDAS
- 访问：https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS，翻页浏览所有项目。
- 每个项目点进去后，在“Repository”标签中可看到 HTTPS clone URL（如 https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/项目名.git），可直接 git clone。
后续增量更新
- 光源社区 OpenDAS 项目会持续增加/更新，建议收藏上述分组页面，定期查看“Last updated”排序，获取最新项目。

如果你需要，我可以在这个基础上再做一层“按用途分类”的索引，比如：

大模型训练/微调（LLaMA-Factory、DeepSpeed、FastMoE、Unsloth…）
大模型推理部署（ollama、vllm-omni、llama.cpp、TGI…）
算子/编译工具（FastPT、flash-attention、cutlass…）
环境运维/诊断（dcu_env_check…）

下面这份就是你要的：按用途分类的 OpenDAS 项目索引，只聚焦光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 组织项目，并按你关心的场景分组。

0. 总体结构一眼看懂

1. 大模型训练 / 微调（LLM / VLM）

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
LLaMA-Factory	无代码大模型训练&推理平台，支持 100+ 模型多种微调算法（LoRA/QLoRA/SFT/DPO/PPO 等），提供 WebUI 和 CLI	大模型微调、SFT/RLHF、多模型统一管理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory`
DeepSpeed	大规模分布式训练优化库，提供 ZeRO 显存优化、3D 并行、Offload 等，用于超大模型训练与推理	千亿参数训练、多机多卡分布式训练、显存瓶颈优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/deepspeed`
ColossalAI	面向大模型的高效分布式训练框架，支持多种并行策略（张量/流水线/序列并行）、ZeRO、异构内存管理等	大模型并行训练、长序列训练、显存受限场景	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ColossalAI`
FastMoE	MoE 模型专用分布式训练框架，支持大规模 MoE 模型的并行和通信优化	MoE 大模型训练、专家并行	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FastMoE`
EasyR1	基于veRL的多模态强化学习训练框架，支持 VLM/LLM 的 GRPO、Reinforce++ 等算法	多模态 RL、视觉-语言模型推理链优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/EasyR1`
Unsloth	大模型微调加速框架，通过优化内核和动态量化实现 2x 加速、70% 显存节省	消费级 GPU 微调大模型、长上下文训练	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/unsloth`
bitsandbytes	8/4bit 量化与优化库，提供 LLM.int8()、4bit 量化、QLoRA 等低比特训练/推理能力	量化微调、显存不足场景、8bit/4bit 推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/bitsandbytes`
AutoAWQ / AutoAWQ_kernels	AWQ 量化框架及配套算子，用于 LLM 4bit 量化推理	4bit 量化部署、推理加速	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoAWQ`（算子库 AutoAWQ_kernels 同组织下）
AutoGPTQ	GPTQ 量化框架，用于 4bit 量化推理和微调	4bit 量化推理、离线量化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoGPTQ`

2. 大模型推理 / 部署（服务化）

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
vllm-omni	在 vLLM 基础上扩展到全模态模型推理和服务，支持 Qwen2.5-Omni、Qwen3-Omni 等多模态模型	多模态大模型服务、统一文本/图像/音频推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vllm-omni`
vllm_cscc	vLLM 的 DCU 定制/扩展分支，用于高性能 LLM 推理（具体功能需看仓库 README）	高吞吐 LLM 服务、OpenAI 兼容 API	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vllm_cscc`
ollama	以 llama.cpp 为后端的大模型推理框架，可快速部署主流模型，提供 ollama serve / run 命令	本地一键跑大模型、多模型管理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/ollama`
llama.cpp	llama.cpp 推理框架的 DCU 适配，支持 GGUF 等格式本地推理	CPU/GPU 本地推理、低资源部署	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama.cpp`
text-generation-inference (TGI)	HuggingFace 的 Text Generation Inference 框架 DCU 适配，用于生产级 LLM 服务	在线 LLM 服务、高并发推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/text-generation-inference`
Lmdeploy	LMDeploy 推理部署框架的 DCU 适配，支持量化模型高效服务	量化模型部署、国产算力环境推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Lmdeploy`

3. 量化 / 显存优化（跨训练&推理）

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
bitsandbytes	见上方“训练/微调”部分，8/4bit 量化库，训练&推理通用	量化训练、推理显存优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/bitsandbytes`
AutoAWQ / AutoAWQ_kernels	AWQ 4bit 量化及算子，用于 4bit 推理	4bit 推理部署	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoAWQ`
AutoGPTQ	GPTQ 4bit 量化框架	4bit 量化推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/AutoGPTQ`
Apex	混合精度训练库 Apex 的 DCU 适配，用于 PyTorch AMP 训练	FP16/BF16 混合精度训练	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/apex`

4. 算子 / 编译 / 运行时工具

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
FastPT	CUDA/HIP 应用编译工具，支持 CUDA 源码不转码直接编译或转码到 HIP，用于在 DCU 上开发部署含 CUDA 代码的 PyTorch 应用	生态组件移植、CUDAExtension 工程编译	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastpt`
flash-attention	FlashAttention 高效注意力算子的 DCU 适配	长序列训练/推理、注意力显存优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/flash-attention`
FlashMLA	FlashMLA 算子库，用于多头注意力加速	多头注意力加速	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FlashMLA`
cutlass_3.2.1	NVIDIA CUTLASS 3.2.1 库的 DCU 适配，用于高性能 GEMM/卷积算子	自定义高性能算子、GEMM 优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cutlass_3.2.1`
tilelang	张量计算语言/编译栈的 DCU 适配	新算子开发、编译优化	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/tilelang`
torch-cluster / scatter / sparse / spline-conv / harmonics / bincount	PyTorch 稀疏/聚类/图算子库的 DCU 适配	图神经网络、稀疏训练/推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-cluster` 等
torchani	TorchANI 神经网络势能库的 DCU 适配	分子模拟、势能面拟合	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani`

5. CV / 3D / 点云相关

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
detectron2 / d2go	Detectron2 / d2go 目标检测框架的 DCU 适配	2D 目标检测/分割、实例分割	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/detectron2`、`d2go`
maskrcnn	Mask R-CNN 实例分割框架的 DCU 适配	实例分割	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn`
SparseConvNet	子流形稀疏卷积网络 PyTorch 库，用于 3D 点云/稀疏卷积场景	3D 目标检测/分割、点云处理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/SparseConvNet`
pytorch3d	PyTorch3D 3D 深度学习库的 DCU 适配	3D 重建、渲染、3D 视觉	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pytorch3d`
nerfacc	NeRF 加速渲染库的 DCU 适配	NeRF / 3D 重建、渲染加速	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/nerfacc`
dcnv3	DCNv3（Deformable Convolution v3）算子的 DCU 适配	可变形卷积、细粒度检测/分割	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dcnv3`
cubvh	3D 碰撞检测库 cubvh 的 DCU 适配，用于 BVH 构建/查询	3D 碰撞检测、物理仿真	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cubvh`

6. 语音 / 多模态 / 科学计算

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
FunASR	阿里达摩院开源的端到端语音识别工具包，支持 ASR、VAD、标点恢复、说话人分离等	实时语音转写、会议字幕、语音助手	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/FunASR`
Kimi-Audio	Kimi 音频相关模型/框架的 DCU 适配	音频理解/生成、多模态对话	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Kimi-Audio`
diffusers	Diffusers 扩散模型库的 DCU 适配，用于图像/音频/3D 生成	图像生成、Stable Diffusion 类模型	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/diffusers`
OpenFold / FastFold	OpenFold / FastFold 蛋白质结构预测框架的 DCU 适配	蛋白质结构预测、生物信息	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenFold`、`FastFold`
Graphormer	基于纯 Transformer 的图神经网络，用于分子属性预测和分子建模	药物发现、材料设计、分子属性预测	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Graphormer`
torchani	神经网络势能库 TorchANI 的 DCU 适配	分子模拟、势能面拟合	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani`

7. 图 / 推荐 / 通用框架适配

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
dgl	Deep Graph Library 图神经网络框架的 DCU 适配	图神经网络、推荐系统、知识图谱	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dgl`
Paddle	基于 DCU 的飞桨 PaddlePaddle 适配	飞桨生态训练/推理、国产化迁移	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Paddle`
Oneflow	OneFlow 深度学习框架的 DCU 适配	OneFlow 生态训练/推理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Oneflow`
Faiss	Facebook 向量检索库 Faiss 的 DCU 适配	向量检索、相似度搜索、RAG	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Faiss`
nni	NNI 自动超参调优框架的 DCU 适配	超参搜索、NAS	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/nni`

8. 工具 / 环境 / 运维

项目	用途简述	典型场景	Git 地址
dcu_env_check	DCU 环境诊断工具，自动采集系统信息并检测 DCU 驱动/硬件故障	驱动故障排查、PCIe/掉卡问题定位	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dcu_env_check`
DataFlow	数据流/流式计算框架的 DCU 适配	流式 ETL、数据流水线	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/DataFlow`
OpenCV-python	OpenCV Python 包的 DCU 适配	图像处理、CV 前后处理	`https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/OpenCV-python`
vision / audio / mmcv / mmdeploy / mmpretrain	OpenMMLab 计算机视觉/预训练/部署工具链的 DCU 适配	CV 模型训练/部署、多模态	对应 `vision`、`Torchaudio`、`MMCV`、`mmdeploy`、`mmpretrain` 等仓库

9. 如何用这份索引做选型

只想跑大模型推理服务：优先看 vllm-omni / vllm_cscc / ollama / llama.cpp / TGI / Lmdeploy，按你需要的 API 形态和硬件环境选。
要微调大模型（尤其是 LoRA/QLoRA）：核心组合是 LLaMA-Factory + bitsandbytes/AutoAWQ/AutoGPTQ + FastPT，视是否需要 RLHF 再叠加 EasyR1 / Unsloth / DeepSpeed。
做 3D / 点云 / NeRF：重点关注 SparseConvNet / pytorch3d / nerfacc / dcnv3 / cubvh，配合 detectron2/maskrcnn 做 2D+3D 联合。
语音 / 多模态 / 科学计算：FunASR（语音） + diffusers（图像/多模态） + OpenFold/FastFold/Graphormer/torchani（科学计算）。
排查 DCU 环境 / 驱动问题：直接用 dcu_env_check，一键出诊断报告。

「单卡小机器 / 多卡集群 / 信创 KylinV10」三种环境，给你拼几套典型组合方案（镜像+项目+启动参数）。

安排！针对不同的硬件环境和业务诉求，我为你拼装了三套开箱即用的典型组合方案（包含推荐镜像、适配项目、启动参数与避坑提示）。

方案一：单卡小机器（如 Z100/K100 单卡，显存 16GB-32GB）

💡 适用场景：个人开发者、学生实验、7B/14B 大模型微调、本地推理部署、常规 CV 任务。

🐳 推荐基础镜像：PyTorch 官方适配镜像（兼顾训练与推理）

image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04-py3.10

🛠️ 推荐搭配 OpenDAS 项目：
- LLaMA-Factory：单卡 LoRA/QLoRA 微调绝佳利器。
- ollama / llama.cpp：本地一键拉起大模型聊天服务。
- bitsandbytes：开启 4bit/8bit 量化，让 14B 模型在 16GB 显存下跑起来。
- dcu_env_check：跑不通时第一时间排查驱动/硬件状态。

🚀 容器启动命令：

docker run -it --privileged \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
  --shm-size=16g \
  -p 7860:7860 \
  image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04-py3.10 \
  /bin/bash

参数说明：--shm-size=16g 防止 PyTorch DataLoader 共享内存报错；-p 7860:7860 方便后续映射 LLaMA-Factory 的 WebUI 端口。

📝 容器内操作示例：

# 1. 验证环境
hy-smi
# 2. 安装 LLaMA-Factory (从 OpenDAS 拉取适配源码)
git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/llama-factory.git
cd llama-factory
pip install -e .[metrics]
# 3. 启动 WebUI 微调
llamafactory-cli webui

方案二：多卡集群（如 4/8 卡 Z100/K100/AI 服务器，高速互联）

💡 适用场景：企业级大模型全参微调（70B+）、高并发大模型推理服务、分布式 CV/多模态训练。

🐳 推荐基础镜像：
- 偏重训练：image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04-py3.10
- 偏重推理：image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1
🛠️ 推荐搭配 OpenDAS 项目：
- DeepSpeed / ColossalAI：多卡分布式训练必备，ZeRO 显存优化。
- vllm-omni / vllm_cscc：高吞吐、连续批处理推理引擎。
- FastPT：编译带 CUDA 算子的自定义算子，多卡环境下提升编译效率。
- flash-attention：长序列分布式训练必开，省显存且加速。

🚀 容器启动命令：

docker run -it --privileged \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
  --shm-size=64g \
  --network=host \
  --ipc=host \
  image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04-py3.10 \
  /bin/bash

避坑提示：多机多卡通信极度依赖网络，必须加 --network=host 让容器使用宿主机网络，否则 DeepSpeed/vLLM 的多节点通信会卡死；--ipc=host 解决 PyTorch 多进程通信问题。

📝 容器内操作示例（多卡推理）：

git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vllm_cscc.git
cd vllm_cscc
pip install -e .
# 启动 4 卡推理服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /path/to/model --tensor-parallel-size 4

方案三：信创 KylinV10 环境（国产化政企机房）

💡 适用场景：严格要本国产生态（银河麒麟 OS + 飞桨/PyTorch）、ARM 或 x86 信创服务器部署。

🐳 推荐基础镜像：飞桨官方 DCU 信创镜像

ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310

🛠️ 推荐搭配 OpenDAS 项目：
- Paddle：飞桨主框架，配合 PaddleSeg/PaddleDetection 等套件。
- FastPT：将旧有基于 CUDA 的预测代码快速编译适配到 DCU 环境。
- dcu_env_check：信创环境驱动版本繁杂，排障第一工具。

🚀 容器启动命令：

docker run -it --privileged \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310 \
  /bin/bash

避坑提示：KylinOS 默认的 SELinux/Seccomp 安全策略比 Ubuntu 严格，可能导致容器内无法正常调用底层算力，建议加上 --security-opt seccomp=unconfined 或在宿主机放行相关策略。

📝 容器内操作示例（飞桨训练）：

# 验证飞桨 GPU 可用性
python -c "import paddle; print(paddle.device.get_device())"
# 应输出 gpu:0 或 xpu:0

🎁 终极避坑锦囊（适用于所有方案）

权限问题：如果在容器内执行 hy-smi 报 Permission denied，说明 --group-add video 没生效，检查宿主机 /dev/dri/render* 的组权限。
驱动不匹配：容器内的 DTK 版本必须 ≤ 宿主机安装的 DCU 驱动版本，否则容器启动会报 Failed to get HSA KFD 等错误。
挂载缺失：漏挂 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro 是最常见的新手错误，容器能启动但算力为 0。

AtomGit开源社区

AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

更多推荐

我们如何利用「混沌工程」工具Chaos Blade进行故障演练？

而Chaos Blade作为阿里巴巴开源的混沌工程实验工具，凭借其轻量级、易用性和丰富的故障场景支持，成为故障演练的利器。这种与K8s深度集成的能力，使得在微服务架构下进行服务熔断、节点宕机等演练变得异常简单，有效验证服务网格的容错机制。Chaos Blade支持创建复杂的演练场景。建议将演练结果与监控系统、日志平台的数据进行关联分析，找出系统的薄弱环节，持续优化架构设计。通过定期使用Chaos

AtomGit开源社区

AI 辅助学术写作（五）：模块化论文撰写与开源交付——从草稿到可复现研究包

这两个部分放在最后写，因为它们是对全文的精炼，而不是提前预设的框架。请基于以下信息，撰写一个150-200字的学术摘要。【摘要必须包含的五个要素】1. 研究问题（一句话）：[你的核心研究问题]2. 研究方法（一句话）：[数据来源 + 识别策略]3. 核心发现（两句话）：[主要系数 + 经济含义]4. 异质性/机制（一句话）：[最重要的一个扩展发现]5. 政策含义（一句话）：[对政策制定的启示]【格

AtomGit开源社区

DALI / UMAP / H5

这几个词通常出现在深度学习框架、数据处理库、AI训练平台或代码仓库的功能说明中，表示该系统支持相应的数据处理技术或文件格式。DALI 指的是 NVIDIA DALI（Data Loading Library）。它是 NVIDIA 开发的高性能数据加载与预处理框架，主要用于加速训练过程。例如 ImageNet 训练时，DALI 可以减少 CPU 成为瓶颈的问题。对于大规模视觉训练（ImageNet、

AtomGit开源社区

所有评论(0)

查看更多评论

zhangfeng1133

@zhangfeng1133

已为社区贡献99条内容

海光dcu版本类库 和lamafactgory,docker镜像 Unsloth DeepSpeed、FastMoE ollama、vllm-omni、llama.cpp、T 下载地址 光源开发者社区

zhangfeng1133

海光DCU版本的类库 下载地址

海光dcu版本的lamafactgory

一、developer.sourcefind.cn 光源开发者社区 详细介绍

平台定位

核心层级与板块

核心特性

二、你给的 llama-factory 项目（v0.6.3）详解

项目定位

支持主流模型

关键限制&注意事项

部署方式（社区专属）

目录结构

三、社区内其他 OpenDAS 及同类开源项目

1. OpenDAS 同组织可关联项目

2. 社区生态其他重点项目

3. 通用能力项目

四、获取更多项目的方式

🌟海光光合社区 https://developer.sourcefind.cn/

镜像 https://developer.sourcefind.cn/sourcefind

工具下载 https://developer.sourcefind.cn/tool

国家超算中的docker，社区镜像 ,前面没有的llamafactory这里有

一、海光DCU官方基础镜像（sourcefind.cn，海光授权镜像站）

1. DTK基础运行时（必备底层）

2. PyTorch官方适配镜像（推荐，开箱即用）

3. vLLM推理镜像（大模型部署专用）

二、飞桨Paddle官方DCU镜像（百度BCR）

三、镜像站访问说明

四、容器启动关键参数（必带）

五、容器内验证DCU可用性（💡新增）

OpenDAS组织所有项目完整列表

一、GitHub 上的 OpenDAS 组织项目（Open Data Acquisition System）

二、光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 项目（DCU AI 软件栈扩展）

三、如何获取更完整的 OpenDAS 项目列表

一、GitHub 上的 OpenDAS 组织项目（Open Data Acquisition System）

二、光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 组织项目

1. 第 1 页项目（A–D）

2. 第 2 页项目（D–L）

3. 第 3 页项目（L–P）

4. 第 4 页项目（P–T）

5. 第 5 页项目（V–W）

三、如何获取 / 更新完整清单

下面这份就是你要的：按用途分类的 OpenDAS 项目索引，只聚焦光源开发者社区（sourcefind.cn）上的 OpenDAS 组织项目，并按你关心的场景分组。

0. 总体结构一眼看懂

1. 大模型训练 / 微调（LLM / VLM）

2. 大模型推理 / 部署（服务化）

3. 量化 / 显存优化（跨训练&推理）

4. 算子 / 编译 / 运行时工具

5. CV / 3D / 点云相关

6. 语音 / 多模态 / 科学计算

7. 图 / 推荐 / 通用框架适配

8. 工具 / 环境 / 运维

9. 如何用这份索引做选型

「单卡小机器 / 多卡集群 / 信创 KylinV10」三种环境，给你拼几套典型组合方案（镜像+项目+启动参数）。

安排！针对不同的硬件环境和业务诉求，我为你拼装了三套开箱即用的典型组合方案（包含推荐镜像、适配项目、启动参数与避坑提示）。

方案一：单卡小机器（如 Z100/K100 单卡，显存 16GB-32GB）

方案二：多卡集群（如 4/8 卡 Z100/K100/AI 服务器，高速互联）

方案三：信创 KylinV10 环境（国产化政企机房）

🎁 终极避坑锦囊（适用于所有方案）

所有评论(0)

温馨提示：您尚未绑定手机号

zhangfeng1133

海光dcu版本类库和lamafactgory,docker镜像 Unsloth DeepSpeed、FastMoE ollama、vllm-omni、llama.cpp、T 下载地址光源开发者社区

海光DCU版本的类库下载地址

一、developer.sourcefind.cn 光源开发者社区详细介绍