Kronos-mini NPU 可信交付不可变revision、无CPU回退与设备硬断言设计【免费下载链接】kronos-mini-npu可直接在华为昇腾 NPU 上运行用于金融 K 线序列的预测与分类。该项目基于 Kronos-mini 模型提供完整的 NPU 推理流程支持确定性输入与结果校验并附带性能测试与精度对比。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-mini-npuKronos-mini 是一款面向金融 K 线序列的预测与分类模型。本项目将 Kronos-mini 直接部署到华为昇腾 NPU 上运行并给出了一套可信交付设计用不可变 revision 锁死模型版本、全程禁止 CPU 回退、用设备硬断言证明推理真实发生在 NPU 上。本文带你快速看懂这三道防线以及真实跑出的 K 线预测结果与精度数据。为什么 K 线预测模型需要可信交付 把模型交付到新硬件设备上接收方通常会追问三个问题你用的是哪个模型权重真的锁定了那个版本还是中途换过它真的跑在 NPU 上吗会不会悄悄回退到了 CPU结果可信吗数值真的来自那个设备、并且可复现吗本项目的可信交付正是围绕这三个问题设计的不可变 revision、无 CPU 回退、设备硬断言一条防线一个。防线一不可变 revision锁死模型与依赖版本Kronos-mini 本体是一个 decoder-only 自回归 Transformer约 4.1M 参数、上下文长度 2048K 线数据会先经 tokenizer 编码为离散 token再逐位置自回归预测。本交付把三个仓库都固定到不可变的提交哈希revision上资源不可变 revision本地落点模型权重Kronos-minif4e68697d9d5aed55cef5c96aabc3376bcad9f81model/model.safetensorsTokenizerKronos-Tokenizer-2k26966d0035065a0cae0ebad7af8ece35bc1fb51ctokenizer/源码Kronos67b630e67f6a18c9e9be918d9b4337c960db1e9asrc/model/两个关键细节运行时全部权重以local_files_onlyTrue本地加载完全不访问网络——验证的就是手里的文件权重文件的 SHA-256 与字节数被逐一记录requirements.txt 中 21 个依赖全部精确 pin 版本。通俗地说无论谁、在哪台机器上运行用的都是同一个模型、同一份权重、同一套依赖结果才具有可比性。防线二无 CPU 回退推理全程锁在 npu:0很多NPU 适配存在一个坑个别算子不支持时框架会悄悄回退到 CPU——程序照样能跑但结果就不能算NPU 推理了。本项目把这个口子直接堵死推理入口 inference.py 把输入、模型和全部输出都放在npu:0上主前向是纯 PyTorch 算子Linear、RMSNorm、RoPE、注意力、SwiGLU FFN没有需要改写的 CUDA 专用内核配合 CANN 8.5.1 torch_npu 2.9.0 直接运行解码采用固定种子seed12345的确定性贪心解码argmax保证结果逐位可复现输出中显式打印CPU_FALLBACKfalse标记回退与否一眼可见。防线三设备硬断言搬回 CPU 前先验明正身结果最终要搬回 CPU 才能打印或落盘但搬回之后就再也无法证明它来自哪个设备。所以项目的设计是在搬回 CPU 之前先做硬断言——输入、模型参数、logits、类别 ID、预测值五者都必须驻留在 NPU 上任何一项不满足程序立即报错退出绝不假装通过。断言通过后输出会展示四个设备标记全部指向 NPUINPUT_DEVICEnpu:0 MODEL_DEVICEnpu:0 OUTPUT_DEVICEnpu:0 LOGITS_DEVICEnpu:0 CPU_FALLBACKfalse同时还会校验三个主输出的 shape 是否正确、是否包含 NaN/Inf全部通过才继续。真实运行结果K 线预测与精度对比一次前向推理产出三类结果逐位置的position_logits8×1024 预测分数、贪心 argmax 得到的离散class_ids以及经 tokenizer 解码回连续空间的forecast连续 K 线预测值8×6。真实终端输出节选TEST_INPUTohlcv-window seed12345 lookback32 pred_len8 clip5.0 FORECAST[[-0.541348, -0.344728, -0.516912, -0.474480, 0.064011, 0.028075], ...] ARGMAX_CLASS_IDS762,762,762,762,762,762,762,762 PREDICTED_CLASS762 PREDICTED_TOKEN_ID762 EXIT_CODE0同一确定性输入下CPU 与 NPU 的精度对比实测如下指标实测值阈值max_abs_errorlogits1.43e-05≤ 1e-03mean_abs_errorlogits3.11e-06≤ 1e-04离散 class_ids完全一致一致率 ≥ 0.8性能方面单卡 910B4-1 上前向推理中位数约 74 msnpu-smi显示 8 张卡全部HealthOK。从审计到验收完整适配工作流整个交付由 Agent 流水线自动推进固定版本 → 本地加载 → NPU 推理 → 设备断言 → 精度对比 → 性能测试每一步都留下可核对的证据文件。交付目录速览文件作用inference.py交付入口NPU 推理 设备标记 真实语义输出kronos_common.py自包含辅助确定性输入、本地加载、贪心解码model/config.json模型结构配置4.1M 参数、2048 上下文requirements.txt21 个精确 pin 版本的依赖闭包assets/截图与来源证据含 provenance 哈希小结三道防线换来一次可被验证的交付不可变 revision——用的永远是那一个模型无 CPU 回退——能跑且保证跑在 NPU 上✅设备硬断言 真实输出标记——结果可追溯、可复现。对于把金融 K 线预测模型迁移到昇腾 NPU 的场景可信三要素就此齐备版本固定、设备锁定、结果可验证。【免费下载链接】kronos-mini-npu可直接在华为昇腾 NPU 上运行用于金融 K 线序列的预测与分类。该项目基于 Kronos-mini 模型提供完整的 NPU 推理流程支持确定性输入与结果校验并附带性能测试与精度对比。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-mini-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Kronos-mini NPU 可信交付不可变revision、无CPU回退与设备硬断言设计【免费下载链接】kronos-mini-npu可直接在华为昇腾 NPU 上运行用于金融 K 线序列的预测与分类。该项目基于 Kronos-mini 模型提供完整的 NPU 推理流程支持确定性输入与结果校验并附带性能测试与精度对比。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-mini-npuKronos-mini 是一款面向金融 K 线序列的预测与分类模型。本项目将 Kronos-mini 直接部署到华为昇腾 NPU 上运行并给出了一套可信交付设计用不可变 revision 锁死模型版本、全程禁止 CPU 回退、用设备硬断言证明推理真实发生在 NPU 上。本文带你快速看懂这三道防线以及真实跑出的 K 线预测结果与精度数据。为什么 K 线预测模型需要可信交付 把模型交付到新硬件设备上接收方通常会追问三个问题你用的是哪个模型权重真的锁定了那个版本还是中途换过它真的跑在 NPU 上吗会不会悄悄回退到了 CPU结果可信吗数值真的来自那个设备、并且可复现吗本项目的可信交付正是围绕这三个问题设计的不可变 revision、无 CPU 回退、设备硬断言一条防线一个。防线一不可变 revision锁死模型与依赖版本Kronos-mini 本体是一个 decoder-only 自回归 Transformer约 4.1M 参数、上下文长度 2048K 线数据会先经 tokenizer 编码为离散 token再逐位置自回归预测。本交付把三个仓库都固定到不可变的提交哈希revision上资源不可变 revision本地落点模型权重Kronos-minif4e68697d9d5aed55cef5c96aabc3376bcad9f81model/model.safetensorsTokenizerKronos-Tokenizer-2k26966d0035065a0cae0ebad7af8ece35bc1fb51ctokenizer/源码Kronos67b630e67f6a18c9e9be918d9b4337c960db1e9asrc/model/两个关键细节运行时全部权重以local_files_onlyTrue本地加载完全不访问网络——验证的就是手里的文件权重文件的 SHA-256 与字节数被逐一记录requirements.txt 中 21 个依赖全部精确 pin 版本。通俗地说无论谁、在哪台机器上运行用的都是同一个模型、同一份权重、同一套依赖结果才具有可比性。防线二无 CPU 回退推理全程锁在 npu:0很多NPU 适配存在一个坑个别算子不支持时框架会悄悄回退到 CPU——程序照样能跑但结果就不能算NPU 推理了。本项目把这个口子直接堵死推理入口 inference.py 把输入、模型和全部输出都放在npu:0上主前向是纯 PyTorch 算子Linear、RMSNorm、RoPE、注意力、SwiGLU FFN没有需要改写的 CUDA 专用内核配合 CANN 8.5.1 torch_npu 2.9.0 直接运行解码采用固定种子seed12345的确定性贪心解码argmax保证结果逐位可复现输出中显式打印CPU_FALLBACKfalse标记回退与否一眼可见。防线三设备硬断言搬回 CPU 前先验明正身结果最终要搬回 CPU 才能打印或落盘但搬回之后就再也无法证明它来自哪个设备。所以项目的设计是在搬回 CPU 之前先做硬断言——输入、模型参数、logits、类别 ID、预测值五者都必须驻留在 NPU 上任何一项不满足程序立即报错退出绝不假装通过。断言通过后输出会展示四个设备标记全部指向 NPUINPUT_DEVICEnpu:0 MODEL_DEVICEnpu:0 OUTPUT_DEVICEnpu:0 LOGITS_DEVICEnpu:0 CPU_FALLBACKfalse同时还会校验三个主输出的 shape 是否正确、是否包含 NaN/Inf全部通过才继续。真实运行结果K 线预测与精度对比一次前向推理产出三类结果逐位置的position_logits8×1024 预测分数、贪心 argmax 得到的离散class_ids以及经 tokenizer 解码回连续空间的forecast连续 K 线预测值8×6。真实终端输出节选TEST_INPUTohlcv-window seed12345 lookback32 pred_len8 clip5.0 FORECAST[[-0.541348, -0.344728, -0.516912, -0.474480, 0.064011, 0.028075], ...] ARGMAX_CLASS_IDS762,762,762,762,762,762,762,762 PREDICTED_CLASS762 PREDICTED_TOKEN_ID762 EXIT_CODE0同一确定性输入下CPU 与 NPU 的精度对比实测如下指标实测值阈值max_abs_errorlogits1.43e-05≤ 1e-03mean_abs_errorlogits3.11e-06≤ 1e-04离散 class_ids完全一致一致率 ≥ 0.8性能方面单卡 910B4-1 上前向推理中位数约 74 msnpu-smi显示 8 张卡全部HealthOK。从审计到验收完整适配工作流整个交付由 Agent 流水线自动推进固定版本 → 本地加载 → NPU 推理 → 设备断言 → 精度对比 → 性能测试每一步都留下可核对的证据文件。交付目录速览文件作用inference.py交付入口NPU 推理 设备标记 真实语义输出kronos_common.py自包含辅助确定性输入、本地加载、贪心解码model/config.json模型结构配置4.1M 参数、2048 上下文requirements.txt21 个精确 pin 版本的依赖闭包assets/截图与来源证据含 provenance 哈希小结三道防线换来一次可被验证的交付不可变 revision——用的永远是那一个模型无 CPU 回退——能跑且保证跑在 NPU 上✅设备硬断言 真实输出标记——结果可追溯、可复现。对于把金融 K 线预测模型迁移到昇腾 NPU 的场景可信三要素就此齐备版本固定、设备锁定、结果可验证。【免费下载链接】kronos-mini-npu可直接在华为昇腾 NPU 上运行用于金融 K 线序列的预测与分类。该项目基于 Kronos-mini 模型提供完整的 NPU 推理流程支持确定性输入与结果校验并附带性能测试与精度对比。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-mini-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
