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test-patchtsmixer-npu交付验收终极指南16个输出标记与10项自检指标清单【免费下载链接】test-patchtsmixer-npu用户可直接运行此项目在华为昇腾NPU上执行PatchTSMixer多变量时序预测获取96步未来预测值含位置logits与类别argmax并验证模型精度与性能。项目包含完整迁移交付物模型权重、推理脚本、输出校验全程无CPU回退实测单次前向仅需10.58毫秒。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-nputest-patchtsmixer-npu 是一个开箱即用的开源项目让你在华为昇腾 NPU 上运行PatchTSMixer 多变量时序预测输入 512 步历史数据一次前向即可得到未来96 步预测值位置 logits 类别 argmax全程无 CPU 回退实测单次前向仅10.58 毫秒。本文面向新手整理出这套NPU 交付验收清单——16 个输出标记10 项自检指标照单逐项打勾即可快速完成验收。一图看懂这个时序预测交付物能做什么 项目关键信息源模型IBMPatchTSMixerForPrediction标准 Transformers 架构无需远程代码目标硬件华为昇腾910B4-1逻辑设备npu:0物理设备由流水线围栏输入确定性合成多变量时序(1, 512, 7)float32固定种子 20260815输出position_logits (1, 96, 7)连续预测 class_ids (1, 96)通道 argmax参数规模196,144 参数36 个权重张量fp32单次前向10.58 mstorch.npu.synchronize()同步墙钟实测上图是本项目从CPU_BASELINE → NPU_UNPATCHED → PRECISION_COMPARE → MULTI_SAMPLE_REGRESSION → PERFORMANCE → DELIVERY → ANTHROPIC_REVIEW的完整适配阶段链与交付目录清单也是验收时追溯证据的来源。交付文件结构一览 文件作用inference.pyNPU 推理主入口固定npu:0前向打印全部验收标记禁止 CPU 回退common.py自包含工具加载固定权重快照、构造确定性输入、执行一次前向model/model.safetensors固定权重快照196,144 参数SHA-256 可复核model/config.json模型配置context_length512/prediction_length96/num_input_channels7requirements.txt运行时依赖精确版本锁定torch / torch_npu 由昇腾 worker 镜像提供assets/三张真实验收截图 PNG 及其.provenance.json来源记录如何快速跑通一条命令完成 NPU 推理git clone https://gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-npu pip install -r requirements.txt python3 inference.py⚠️ 脚本启动时会检查torch.npu.device_count()无 NPU 会直接抛错拒绝运行——这正是无 CPU 回退的硬保证也是验收第一条自检项。16 个输出标记逐行解读NPU 验收日志怎么看 运行后终端打印 21 行机器契约输出其中前 16 行是核心验收标记分为五类数值均由 seed20260815 的确定性前向真实计算非写死| # | 类别 | 标记 | 实测值 | 新手读法 | | - | ---- | ---- | ---- | ---- | | 1 | 设备契约 |INPUT_DEVICEnpu:0|npu:0| 输入张量确实在 NPU 上 | | 2 | 设备契约 |MODEL_DEVICEnpu:0|npu:0| 模型参数在 NPU 上 | | 3 | 设备契约 |OUTPUT_DEVICEnpu:0|npu:0| 主输出在.cpu()之前打印设备真实可信 | | 4 | 设备契约 |CPU_FALLBACKfalse|false| 全程无 CPU 回退 | | 5 | 真实输入 |INPUT_SEQUENCE|(1, 512, 7);mean-0.021139| 输入形状 均值可复核输入一致性 | | 6 | 预测语义 |FORECAST|-0.355049, 1.182284, 0.958153, -0.016350, 0.614846, -1.121685, -0.851143, -0.406114| 预测输出展平后前 8 个真实值 | | 7 | 预测语义 |FORECAST_COUNT672|672| 总预测元素数 96 步 × 7 通道 | | 8 | 预测语义 |FORECAST_MEAN|-0.077700| 预测均值fp326 位小数 | | 9 | 预测语义 |FORECAST_STD|0.299505| 预测标准差 | | 10 | 预测语义 |FORECAST_MIN|-1.132181| 预测最小值 | | 11 | 预测语义 |FORECAST_MAX|1.241852| 预测最大值 | | 12 | 预测语义 |FORECAST_FINITEtrue|true| 落盘重载后无 NaN / Inf | | 13 | 预测语义 |ARGMAX_TOP_CLASS1|1|class_ids众数通道计数 1:43 / 2:23 / 4:25 | | 14 | 性能 |INFERENCE_WALL_MS|10.580024| warmup 1 次后的单次前向同步墙钟毫秒 | | 15 | 输出形状 |position_logits.shape|(1, 96, 7)| 连续预测输出形状正确 | | 16 | 输出形状 |class_ids.shape|(1, 96)| 离散 argmax 输出形状正确 |剩余 5 行依次为position_logits.finitetrue、class_ids.unique[0, 1, 2, 3, 4]、class_ids.finitetrue三项完整性校验一行 CANN 进程退出时的良性噪音path string is NULL不影响解析以及执行器追加的EXIT_CODE0。上图即为一次成功运行的验收结果输入标记、前 8 个预测值、三行npu:0设备标记与EXIT_CODE0齐全即可判定跑通。10 项自检指标清单交付验收如何逐项打勾 ✅除运行日志外完整交付还附带了 CPU vs NPU 数值对比、多样本回归与性能实测三类证据。对照下表逐项打勾| # | 自检项 | 判定标准 | 实测结果 | | - | ---- | ---- | ---- | | 1 | NPU 设备可用 |torch.npu.device_count() ≥ 1否则直接抛错 | 通过8 × 910B4-1 | | 2 | 设备标记 | 三个*_DEVICE均为npu:0| 通过 | | 3 | 无 CPU 回退 |CPU_FALLBACKfalse| 通过 | | 4 | 最大绝对误差 |max_abs_error 0.01CPU vs NPU |3.90e-05✅ | | 5 | 平均绝对误差 |mean_abs_error 0.001|1.07e-05✅ | | 6 | 离散一致性 | CPU / NPU argmax 一致率 ≥ 0.9 |1.0✅ | | 7 | 输出完整性 | shape 正确且落盘重载无 NaN / Inf | 通过 | | 8 | 确定性 | 同种子两次前向数组完全相等 | 通过 | | 9 | 多样本回归 | 12 个种子全部子进程 exit 0 且离散全等 |12 / 12✅ | | 10 | 性能与退出码 | 单次前向 ≤ 几十毫秒且EXIT_CODE0|10.58 ms/0✅ |精度与性能实测CPU vs 昇腾 NPU 对比 性能warmup 3 次 10 次torch.npu.synchronize()同步计时指标值median / mean2.928 ms / 2.935 msp90 / std2.960 ms / 0.025 msmin / max2.905 ms / 2.988 ms上图是npu-smi info实测的设备表8 张910B4-1全部Health OK可见 NPU 0 上正在运行python3.11推理进程及其显存占用——设备标记并非摆设。新手须知已知限制与常见问题 全 float32 推理昇腾 910B 不支持 fp64且该 checkpoint 本身即 fp32无需改动 dtype。输入是合成张量固定种子 20260815 用于机器契约验收接真实数据时按(batch_size, 512, 7)语义构造past_values即可。class_ids不是分类标签它是每个预测位置在 7 个通道维上的 argmax通道名映射不在交付物内。outputs/*.npy是运行期产物每次重跑会覆盖验收时以重载校验行为准。验收口诀先认设备三行npu:0再看CPU_FALLBACKfalse核对 672 个预测元素与 6 个FORECAST_*统计最后用 10 项自检指标扫尾——全部打勾这份 PatchTSMixer 昇腾 NPU 交付才算真正零回退、可复核。【免费下载链接】test-patchtsmixer-npu用户可直接运行此项目在华为昇腾NPU上执行PatchTSMixer多变量时序预测获取96步未来预测值含位置logits与类别argmax并验证模型精度与性能。项目包含完整迁移交付物模型权重、推理脚本、输出校验全程无CPU回退实测单次前向仅需10.58毫秒。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 test-patchtsmixer-npu交付验收终极指南：16个输出标记与10项自检指标清单
test-patchtsmixer-npu交付验收终极指南16个输出标记与10项自检指标清单【免费下载链接】test-patchtsmixer-npu用户可直接运行此项目在华为昇腾NPU上执行PatchTSMixer多变量时序预测获取96步未来预测值含位置logits与类别argmax并验证模型精度与性能。项目包含完整迁移交付物模型权重、推理脚本、输出校验全程无CPU回退实测单次前向仅需10.58毫秒。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-nputest-patchtsmixer-npu 是一个开箱即用的开源项目让你在华为昇腾 NPU 上运行PatchTSMixer 多变量时序预测输入 512 步历史数据一次前向即可得到未来96 步预测值位置 logits 类别 argmax全程无 CPU 回退实测单次前向仅10.58 毫秒。本文面向新手整理出这套NPU 交付验收清单——16 个输出标记10 项自检指标照单逐项打勾即可快速完成验收。一图看懂这个时序预测交付物能做什么 项目关键信息源模型IBMPatchTSMixerForPrediction标准 Transformers 架构无需远程代码目标硬件华为昇腾910B4-1逻辑设备npu:0物理设备由流水线围栏输入确定性合成多变量时序(1, 512, 7)float32固定种子 20260815输出position_logits (1, 96, 7)连续预测 class_ids (1, 96)通道 argmax参数规模196,144 参数36 个权重张量fp32单次前向10.58 mstorch.npu.synchronize()同步墙钟实测上图是本项目从CPU_BASELINE → NPU_UNPATCHED → PRECISION_COMPARE → MULTI_SAMPLE_REGRESSION → PERFORMANCE → DELIVERY → ANTHROPIC_REVIEW的完整适配阶段链与交付目录清单也是验收时追溯证据的来源。交付文件结构一览 文件作用inference.pyNPU 推理主入口固定npu:0前向打印全部验收标记禁止 CPU 回退common.py自包含工具加载固定权重快照、构造确定性输入、执行一次前向model/model.safetensors固定权重快照196,144 参数SHA-256 可复核model/config.json模型配置context_length512/prediction_length96/num_input_channels7requirements.txt运行时依赖精确版本锁定torch / torch_npu 由昇腾 worker 镜像提供assets/三张真实验收截图 PNG 及其.provenance.json来源记录如何快速跑通一条命令完成 NPU 推理git clone https://gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-npu pip install -r requirements.txt python3 inference.py⚠️ 脚本启动时会检查torch.npu.device_count()无 NPU 会直接抛错拒绝运行——这正是无 CPU 回退的硬保证也是验收第一条自检项。16 个输出标记逐行解读NPU 验收日志怎么看 运行后终端打印 21 行机器契约输出其中前 16 行是核心验收标记分为五类数值均由 seed20260815 的确定性前向真实计算非写死| # | 类别 | 标记 | 实测值 | 新手读法 | | - | ---- | ---- | ---- | ---- | | 1 | 设备契约 |INPUT_DEVICEnpu:0|npu:0| 输入张量确实在 NPU 上 | | 2 | 设备契约 |MODEL_DEVICEnpu:0|npu:0| 模型参数在 NPU 上 | | 3 | 设备契约 |OUTPUT_DEVICEnpu:0|npu:0| 主输出在.cpu()之前打印设备真实可信 | | 4 | 设备契约 |CPU_FALLBACKfalse|false| 全程无 CPU 回退 | | 5 | 真实输入 |INPUT_SEQUENCE|(1, 512, 7);mean-0.021139| 输入形状 均值可复核输入一致性 | | 6 | 预测语义 |FORECAST|-0.355049, 1.182284, 0.958153, -0.016350, 0.614846, -1.121685, -0.851143, -0.406114| 预测输出展平后前 8 个真实值 | | 7 | 预测语义 |FORECAST_COUNT672|672| 总预测元素数 96 步 × 7 通道 | | 8 | 预测语义 |FORECAST_MEAN|-0.077700| 预测均值fp326 位小数 | | 9 | 预测语义 |FORECAST_STD|0.299505| 预测标准差 | | 10 | 预测语义 |FORECAST_MIN|-1.132181| 预测最小值 | | 11 | 预测语义 |FORECAST_MAX|1.241852| 预测最大值 | | 12 | 预测语义 |FORECAST_FINITEtrue|true| 落盘重载后无 NaN / Inf | | 13 | 预测语义 |ARGMAX_TOP_CLASS1|1|class_ids众数通道计数 1:43 / 2:23 / 4:25 | | 14 | 性能 |INFERENCE_WALL_MS|10.580024| warmup 1 次后的单次前向同步墙钟毫秒 | | 15 | 输出形状 |position_logits.shape|(1, 96, 7)| 连续预测输出形状正确 | | 16 | 输出形状 |class_ids.shape|(1, 96)| 离散 argmax 输出形状正确 |剩余 5 行依次为position_logits.finitetrue、class_ids.unique[0, 1, 2, 3, 4]、class_ids.finitetrue三项完整性校验一行 CANN 进程退出时的良性噪音path string is NULL不影响解析以及执行器追加的EXIT_CODE0。上图即为一次成功运行的验收结果输入标记、前 8 个预测值、三行npu:0设备标记与EXIT_CODE0齐全即可判定跑通。10 项自检指标清单交付验收如何逐项打勾 ✅除运行日志外完整交付还附带了 CPU vs NPU 数值对比、多样本回归与性能实测三类证据。对照下表逐项打勾| # | 自检项 | 判定标准 | 实测结果 | | - | ---- | ---- | ---- | | 1 | NPU 设备可用 |torch.npu.device_count() ≥ 1否则直接抛错 | 通过8 × 910B4-1 | | 2 | 设备标记 | 三个*_DEVICE均为npu:0| 通过 | | 3 | 无 CPU 回退 |CPU_FALLBACKfalse| 通过 | | 4 | 最大绝对误差 |max_abs_error 0.01CPU vs NPU |3.90e-05✅ | | 5 | 平均绝对误差 |mean_abs_error 0.001|1.07e-05✅ | | 6 | 离散一致性 | CPU / NPU argmax 一致率 ≥ 0.9 |1.0✅ | | 7 | 输出完整性 | shape 正确且落盘重载无 NaN / Inf | 通过 | | 8 | 确定性 | 同种子两次前向数组完全相等 | 通过 | | 9 | 多样本回归 | 12 个种子全部子进程 exit 0 且离散全等 |12 / 12✅ | | 10 | 性能与退出码 | 单次前向 ≤ 几十毫秒且EXIT_CODE0|10.58 ms/0✅ |精度与性能实测CPU vs 昇腾 NPU 对比 性能warmup 3 次 10 次torch.npu.synchronize()同步计时指标值median / mean2.928 ms / 2.935 msp90 / std2.960 ms / 0.025 msmin / max2.905 ms / 2.988 ms上图是npu-smi info实测的设备表8 张910B4-1全部Health OK可见 NPU 0 上正在运行python3.11推理进程及其显存占用——设备标记并非摆设。新手须知已知限制与常见问题 全 float32 推理昇腾 910B 不支持 fp64且该 checkpoint 本身即 fp32无需改动 dtype。输入是合成张量固定种子 20260815 用于机器契约验收接真实数据时按(batch_size, 512, 7)语义构造past_values即可。class_ids不是分类标签它是每个预测位置在 7 个通道维上的 argmax通道名映射不在交付物内。outputs/*.npy是运行期产物每次重跑会覆盖验收时以重载校验行为准。验收口诀先认设备三行npu:0再看CPU_FALLBACKfalse核对 672 个预测元素与 6 个FORECAST_*统计最后用 10 项自检指标扫尾——全部打勾这份 PatchTSMixer 昇腾 NPU 交付才算真正零回退、可复核。【免费下载链接】test-patchtsmixer-npu用户可直接运行此项目在华为昇腾NPU上执行PatchTSMixer多变量时序预测获取96步未来预测值含位置logits与类别argmax并验证模型精度与性能。项目包含完整迁移交付物模型权重、推理脚本、输出校验全程无CPU回退实测单次前向仅需10.58毫秒。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/test-patchtsmixer-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考