最新消息

[2026/03] 🚀 MindIE-PyMotor正式开源，新增代码仓智能体。

简介

提供一键式 PD 分离部署，基于云原生插件化架构灵活适配多种推理引擎（vLLM、SGLang），结合高性能调度与负载均衡能力，构建高可用、可扩展的大规模推理服务。

社区活动

MindIE 系列 TC/SIG 会议安排，请查看 Ascend会议中心。

开源社区论坛与技术交流、问题讨论及经验分享，请访问 昇腾论坛。

快速上手

以下是代码仓库智能体，点击 "Ask AI" ，即可开启智能代码学习与问答体验！它们将帮助您更深入地理解 MindIE-PyMotor 的运行原理，并协助解决使用过程中遇到的问题与错误！

环境部署：安装前的相关软硬件环境准备，以及安装步骤，请参见环境部署。

快速入门：快速体验启动服务、接口调用、精度&性能测试和停止服务全流程，请参见快速入门。

问题反馈

如果您在使用过程中发现异常，建议先查看仓库的 Issues 列表，确认是否已有相同或相近的问题。

如果现有问题列表中没有对应项，可以直接 创建新的 Issue，并尽量补充完整的问题现象、复现步骤、日志片段和环境信息，便于快速定位。

如果问题涉及安全风险，请不要通过公开 Issue 直接披露，建议按照 security.md 中的方式联系项目维护者。

贡献指南

如果您计划提交代码修改，建议按下面的流程进行：

• Fork 本项目的仓库，并 Clone 到本地。
• 提交前请通过所有单元测试，完整测试入口见 tests/run_tests.sh 。
• 提交代码，并新建 Pull Request，需在 Pull Request 回复 compile 触发门禁流水线（CI）。
• 代码检视：您需要根据评审意见修改代码，并重新提交更新。此流程可能涉及多轮迭代。
• 审核和测试通过后，会将您的 Pull Request 合并到项目的 master 分支。

许可证

本项目使用 Mulan PSL v2 开源许可证。