作者昇腾实战派概述当前人工智能应用正加速从云端向边缘侧与终端设备渗透。在这一趋势下计算效率高、延迟低、隐私性好的本地化推理成为关键需求。专为神经网络计算设计的NPU神经网络处理单元因其在能效比上的巨大优势已成为边缘AI芯片的核心组件。与此同时小模型参数量通常在千万级以下凭借其更小的体积、更快的速度以及对硬件更低的依赖在移动端、IoT设备和工业嵌入式场景中展现出强大的应用潜力。将小模型部署于NPU旨在充分发挥两者优势实现高性能、低功耗、低成本的AI赋能。然而从训练完成的模型到在NPU上高效、精准地运行中间存在一个复杂的“部署鸿沟”。这涉及到模型转换、算子兼容、精度对齐、性能调优等一系列工程挑战。本知识地图旨在系统梳理小模型在NPU上进行推理部署的核心路径、常见问题与解决方案为开发者提供一个结构化的实践指南帮助大家更高效地完成部署任务让算法模型在实际产品中创造价值。常见实现方式小模型在昇腾NPU上的推理部署【 使用torch_npu进行模型迁移】小模型在昇腾NPU上的推理部署【使用TorchAIR进行模型图编译推理优化】小模型在昇腾NPU上的推理部署【ONNX 模型快速部署】小模型在昇腾NPU上的推理部署【AISBENCH】精度问题定位小模型在昇腾NPU上的推理部署【om精度问题定位手段】性能问题定位精度调优实例性能优化实例小模型Triton Server服务化实例小模型在昇腾NPU上的推理部署【triton-server服务化部署yolov8/yolov11/yolov5】小模型在昇腾NPU上的推理部署【Triton server适配wenet模型最佳实践 】小模型在昇腾NPU上的推理部署【文生图Qwen-image-Edit服务化实践案例】其他小模型在昇腾NPU上的推理部署【onnx转om失败问题定位思路】