AntSK适配Ascend NPU开源开发任务

1.     背景介绍

开源for Huawei（参考：https://developer.huaweicloud.com/programs/opensource/contributing/）通过和公司、高校、社区的开发者合作，完成鲲鹏、昇腾、欧拉、鸿蒙、高斯、云服务等与开源软件的适配开发，帮助繁荣Huawei的基础生态，同时让开源软件能够更加简单、高效的运行于华为云上。

开始之前，开发者可以下载 开源for Huawei Wiki（参考：https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview）了解详细的开发步骤，技术准备，以及开发过程需要的各种资源。

2.     需求分析

2.1 开源软件基本情况

功能介绍

AntSK 是一个基于 .Net 8、AntBlazor 和 SemanticKernel 开发的开源 AI 知识库与智能体平台。该平台旨在帮助用户构建、管理和使用本地离线的 AI 模型，并通过集成多种人工智能技术提供智能化的应用功能。AntSK 支持无需联网即可运行多种本地 AI 模型（如 LlamaFactory 和 Ollama），并且具备插件系统，可通过开放的 API 和 DLL 插件扩展其功能。（https://github.com/AIDotNet/AntSK）

核心功能

• 模型管理：支持 LlamaFactory、cpp 及其他本地模型的管理，允许用户进行模型加载和推理。
• 知识库管理：支持通过 Word、PDF、Excel、Markdown 等文件格式导入知识库，并提供 Q&A 功能。
• 长时记忆（Kernel Memory）：通过 KernelMemory 实现长时记忆功能，积累交互经验，提供个性化的用户体验。
• API 接口：开放 API 接口，允许用户将平台功能集成到其他应用中。
• 国内支持：支持国产模型和数据库，适用于国产信息化基础设施下的应用场景。

应用场景

AntSK 适用于企业知识管理系统、智能客服、企业搜索引擎、个性化推荐系统、教育平台等多种场景。

截至2024年10月8日，AntSK在GitHub上拥有1.1k的star和142的fork，有11名贡献者。最近一次代码提交时间为2024年10月。

star历史（https://star-history.com/）：

2.2 任务目的和范围

本任务的主要目的是让AntSK在昇腾、鲲鹏处理器和Euler操作系统上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。

l 适配任务清单

3.      工作量评估和任务分解

3.1 工作量评估

3.2 DEMO设计和功能验证

- 环境准备：管理和解决项目依赖问题，配置适当的网络策略和安全组规则，确保DEMO流程可以在昇腾、鲲鹏处理器和Euler操作系统上顺利进行。

- 代码适配：将AntSK项目的代码迁移至搭建好的环境并进行必要的修改和适配，测试并确保项目功能完整。

- 文档撰写：写出文档列出详细的步骤并通过开源平台进行发布，旨在确保即便是初学者也能跟随并成功复现结果。

3.3 在华为云开发者论坛输出博客

访问华为云开发者论坛（参考：https://bbs.huaweicloud.com/blogs）发表博客，介绍完成这些任务的过程和心得。

内容包括不限于如下内容：

l 开源for Huawei的背景

l 开源软件的功能介绍

l 开发适配过程及碰到和解决的问题

l DEMO设计、开发、部署过程

博客打上如下标签：

l 开源（必选）

l 开发者（必选）

l 鲲鹏（可选）

l 昇腾（可选）

l Euler（可选）

4.      验收材料

参考资料

1. 开源for Huawei介绍、环境搭建、示例项目、开发和部署指南：https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview
2. 华为昇腾社区首页：https://www.hiascend.com/developer
3. 华为鲲鹏社区首页：https://www.hikunpeng.com/developer
4. 华为欧拉社区首页：https://www.openeuler.org/