「造芯」不易，「用芯」更難。

大模型加速落地，國產(chǎn)芯片需求日盛，但模型真正能在國產(chǎn)芯上「開箱即用」者寥寥無幾——這關(guān)鍵的「最后一公里」，誰來鋪路？

現(xiàn)在，有個社區(qū)牽頭 「組隊攻堅」 ，給出了一種解法。

6 月 30 日，百度文心大模型 4.5 系列正式開源，并同步登陸 AI 開源社區(qū)——魔樂社區(qū)（ Modelers.cn ）。

趁熱打鐵，魔樂社區(qū)同步正式發(fā)起「模型推理適配協(xié)作計劃」（以下簡稱「適配計劃」），集結(jié)開發(fā)者、算法團隊、芯片廠商與推理工具伙伴，共建開源協(xié)同生態(tài)。

目標(biāo)只有一個：讓大模型跑遍中國芯。

開源模型如何跑遍中國芯？

先拆解一下「適配」這件事到底在適配什么。

一個大模型順利實現(xiàn)推理應(yīng)用落地，要跨越三道檻兒：

適配推理引擎：先讓引擎「讀懂」模型，能解釋其結(jié)構(gòu)、識別其算子；

適配計算平臺：讓芯片「聽得懂」引擎分發(fā)的任務(wù)，高效完成各類操作；

適配上層調(diào)度：讓模型能被業(yè)務(wù)系統(tǒng)便捷接入調(diào)用，真正上線服務(wù)。

當(dāng)前，業(yè)界已發(fā)展出多樣化的工具來支持大模型推理和適配的各個環(huán)節(jié)。

比如，vLLM 等高性能推理引擎，CANN、MUSA 等計算架構(gòu)，F(xiàn)astDeploy、FlagServing 等部署工具，以及眾多開源的模型轉(zhuǎn)換、量化、融合工具等……這些工具在各自領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用，整個工具鏈其實已經(jīng)相對完整。然而，挑戰(zhàn)在于如何有效連接和協(xié)同這些分散的工具鏈與適配經(jīng)驗。因此，亟需一個跨環(huán)節(jié)的協(xié)作平臺與機制，把這些資源組織起來，解決「最后一公里」的適配難題。

于是，魔樂社區(qū)推出「模型推理適配協(xié)作計劃」，并動手做了幾件事。

第一件事，是把原來的「鏡像中心」升級為「工具中心」，位置也從「更多」菜單一躍來到首頁 C 位，對標(biāo)模型庫、數(shù)據(jù)集 ——

這一調(diào)整絕非簡單的位置遷移，而是將開放的工具鏈提升至與模型、數(shù)據(jù)同等重要的生態(tài)基座地位。

現(xiàn)在，開發(fā)和部署工具，與模型庫、數(shù)據(jù)集并列首頁「C位」。

類似模型庫的運作邏輯，「工具」中心將提供模型轉(zhuǎn)換遷移工具，也將支持開發(fā)者上傳自己適配好的推理鏡像、工具鏈和運行環(huán)境，還可以對已有鏡像進行更新。

每次發(fā)布需社區(qū)審核，確保質(zhì)量穩(wěn)定、可復(fù)用。

與此同時，「工具」依舊保留了代碼托管能力，方便開發(fā)者在魔樂生態(tài)內(nèi)實現(xiàn)適配共享。

換句話說，升級后的板塊就是想讓「環(huán)境跟著模型走」，將碎片化的適配經(jīng)驗沉淀為標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)設(shè)施，讓后續(xù)開發(fā)者無需重復(fù)造輪子，直接站在已有成果上推進適配和性能優(yōu)化，大幅降低協(xié)作成本。

另一件事，是把托管板塊升級為協(xié)作空間。

以前，模型架構(gòu)和權(quán)重文件一經(jīng)上傳，基本就「塵埃落定」。但像 Readme 文檔、適配好的推理代碼等內(nèi)容，卻得隨著芯片、工具鏈適配進展不斷更新。

比如，今天模型適配了一個芯片，明天又支持了另一種，這些信息和代碼都得有人來更新和上傳，并且不同開發(fā)者的適配成果可能分散在各處，難以匯總復(fù)用。

現(xiàn)在，在「協(xié)作空間」——

所有用戶均可提交 PR（代碼合并請求），共同參與文檔撰寫、適配代碼開發(fā)與推理配置優(yōu)化。

文檔即代碼：Readme 不再是靜態(tài)說明，而是支持多人實時編輯的協(xié)作載體，適配進展、使用指南等信息實時同步。

比如，模型開發(fā)者上傳了一個大模型到魔樂社區(qū)，不止模型權(quán)重，還有配套的推理工具鏈。一旦模型被標(biāo)記為「基礎(chǔ)模型」， 模型卡片就會自動開啟「協(xié)作」入口。

這時候，開發(fā)者可針對不同芯片上傳獨立的適配代碼分支，形成版本清晰的 「芯片適配庫」。

例如，如果有工程師想將模型適配跑在某款芯片上（例如昇騰），只需要點開「協(xié)作」按鈕，選擇目標(biāo)推理引擎，新建一個「Ascend」文件夾，提交適配后的推理代碼，提個 PR，就能提交到社區(qū)。

社區(qū)會有審核機制，一旦驗證通過，就能被正式合入模型項目中，成為社區(qū)認可的適配版本。

每一個適配版本，就是一個獨立的子工程，版本分明，職責(zé)清晰，協(xié)作記錄也都有跡可循。

除代碼外，適配過程中產(chǎn)生的量化權(quán)重、優(yōu)化配置等資產(chǎn)也可通過 PR 提交，形成完整的技術(shù)方案。

這種機制將分散的適配工作聚合到統(tǒng)一平臺,支持一鍵下載與二次開發(fā), 避免了成果碎片化，讓每一次適配進展都能沉淀為社區(qū)共享的資產(chǎn)。

為了讓「適配計劃」真正跑起來，魔樂社區(qū)廣泛聯(lián)動產(chǎn)業(yè)力量。

一方面聯(lián)動壁仞科技、海光、華為（昇騰）、摩爾線程、沐曦、算能、燧原科技等國產(chǎn)算力廠商（按中文首字母排序，無先后順序），為開發(fā)者提供硬件、工具和技術(shù)支持。

另一方面，整合多元化適配和推理軟件生態(tài)，并聯(lián)合工具伙伴，助力開發(fā)者快速掌握適配工具鏈，實現(xiàn)跨硬件平臺與引擎組合的深度推理性能調(diào)優(yōu)。

與此同時，還牽手伙伴共建教程、補文檔、傳經(jīng)驗，手把手幫開發(fā)者跑通流程、填平坑點。

接下來，「適配計劃」 將持續(xù)開放，持續(xù)吸納更多芯片廠商、模型開發(fā)者與開發(fā)者加入；SIG（特別興趣小組）技術(shù)組也將進入常態(tài)化運作，聚焦適配技術(shù)攻堅與標(biāo)準(zhǔn)制定。

若此協(xié)作機制成功運轉(zhuǎn)，將有望解決國產(chǎn)芯片生態(tài)最棘手的 「協(xié)同短板」—— 讓模型與芯片的適配從 「零散突破」 走向 「體系化落地」，為國產(chǎn) AI 算力生態(tài)的閉環(huán)構(gòu)建提供關(guān)鍵支撐。

「適配計劃」背后

很多人還記得，DeepSeek-R1 爆火出圈后，一件不太常見的事發(fā)生了：國產(chǎn)芯片廠商「組團發(fā)聲」，紛紛宣布已完成對該模型的適配，并表示正在推進更多大模型的適配工作。

國產(chǎn)模型火了，國產(chǎn)算力也想借勢出圈。背后的邏輯其實很直接——

只有模型真能在國產(chǎn)芯片上穩(wěn)定跑起來，芯片才有機會真正用起來。

但現(xiàn)實卻很尷尬：大模型加速落地，隨著金融、政務(wù)、制造等重點行業(yè)對「自主可控」的需求越來越強，國產(chǎn)芯片的出場機會越來越多，然而，真正能做到「即拿即用」的大模型，依舊寥寥無幾。

為什么會這樣？

首先，這和開源模型本身的特點有關(guān)。

開源大模型不是一個「裝好就能跑」的整包，它往往拆成模型架構(gòu)、權(quán)重和推理代碼三塊。HuggingFace這樣的開源平臺聚焦模型分發(fā)和訓(xùn)練等，并不側(cè)重構(gòu)建異構(gòu)算力的協(xié)同適配機制。

其次，是技術(shù)層面的現(xiàn)實難題。

國產(chǎn)芯片之間架構(gòu)差異大，很多都有自己獨立的推理引擎。同一個模型，想讓它在不同芯片上跑得通、跑得快，就得「量身定制」——專門做適配、調(diào)度、優(yōu)化。

比如，有的芯片需要做量化來壓縮模型體積，有的要進行算子融合來提速。

現(xiàn)在，這些活兒是誰在做？

一部分由模型廠商親自下場，但資源有限，很少有團隊會專門為不同國產(chǎn)芯片配專屬工程師。

更多時候，是芯片廠商主動出擊。隨著大模型推理結(jié)構(gòu)的日趨標(biāo)準(zhǔn)化、算子體系逐步統(tǒng)一，「自己動手」的門檻已顯著降低。就像 DeepSeek 爆火之后，一些廠商為了盡快跑通，從芯片指令集到內(nèi)存管理、數(shù)據(jù)傳輸都做了大幅調(diào)整。

還有一類，就是開發(fā)者出于興趣或業(yè)務(wù)需求自發(fā)適配。但這類工作高度分散、重復(fù)投入嚴(yán)重，質(zhì)量也參差不齊。

對比之下，為什么 Hugging Face 上的模型大多都能在英偉達 GPU 上開箱即用？靠的不是單一廠商的「單點突破」，而是整個生態(tài)高度打通，工具鏈成熟完善。

這也是魔樂社區(qū)「適配計劃」要解決的核心問題——

不再單打獨斗，通過構(gòu)建統(tǒng)一的協(xié)作框架，串聯(lián)模型開發(fā)者、芯片方、工具方與開發(fā)者，形成生態(tài)合力，一起把模型從「能發(fā)布」推到「即插即用」。

魔樂：AI 開源的「中國樣本」

為什么是魔樂來牽頭做這件事？

答案要從它的「出身」和「使命」說起。

2024年 8 月，在央企巨頭、中國電信天翼云的牽頭下，魔樂社區(qū)正式上線。與很多主打「模型集市」的開源平臺不同，魔樂從一開始就瞄準(zhǔn)了另一個更現(xiàn)實、也更棘手的問題：

開源 AI 發(fā)展，要的不只是「代碼開放」，還得「能協(xié)同、能落地」。

模型當(dāng)然重要，但真正推動國產(chǎn) AI 落地的，不只是一個個模型，而是支撐它們生長的底座系統(tǒng)——包括開源數(shù)據(jù)集、適配工具、部署引擎，乃至合規(guī)、調(diào)度、治理等基礎(chǔ)能力。

因此，魔樂選擇做一個中立、公益的開源社區(qū)，扮演「國產(chǎn) AI 落地的基礎(chǔ)設(shè)施」。

他們從零搭出一套覆蓋模型、數(shù)據(jù)、工具、應(yīng)用與算力五大板塊的開源協(xié)作體系。

社區(qū)已匯聚 1000+ 優(yōu)質(zhì)大模型、涵蓋 TeleChat、DeepSeek、Qwen、智譜等大模型，其中多數(shù)都已經(jīng)適配好國產(chǎn)算力。

依托天翼云及「算力朋友圈」供給，社區(qū)可提供公益性國產(chǎn)化算力資源。

最直觀的體現(xiàn)就是魔樂推出的「在線體驗空間」：

基于社區(qū)提供的模型和算力，開發(fā)者可通過 Gradio 等主流 SDK 快速搭建 AI 應(yīng)用，并一鍵部署、分享。

還有線上、線下的學(xué)習(xí)交流活動。

魔樂社區(qū)不只有在線平臺，最近還正式成立了理事會，進一步規(guī)范社區(qū)管理與生態(tài)共建。

「中國樣本」，步步為營

不到一年時間，魔樂就搭起了生態(tài)的基本盤——

已聚合超過 20 家深度合作伙伴，托管模型、數(shù)據(jù)、工具等各類開源項目累計突破 1 萬個；

首發(fā)多個昇騰適配大模型，推動模型實現(xiàn)國產(chǎn)化原生適配；

模型、數(shù)據(jù)與工具融合共建，已上線 200 多個國產(chǎn)化 AI 應(yīng)用。

更重要的是，這套生態(tài)始終圍繞「產(chǎn)學(xué)研協(xié)同」展開，AI 落地的挑戰(zhàn)正在被「共建、共享」的生態(tài)范式一點點瓦解。

魔樂社區(qū)致力于發(fā)掘、打造和推廣好的項目。一方面，深耕高校等原生創(chuàng)新場景，定向發(fā)掘一批基于國產(chǎn)算力起步的潛力項目。

另一方面，通過「國產(chǎn)算力應(yīng)用創(chuàng)新大賽」等機制，實戰(zhàn)中篩選優(yōu)質(zhì)標(biāo)的，推動它們與底層算力平臺的深度適配與融合。

找到好項目只是起點，更關(guān)鍵的是——放大價值。

魔樂為項目提供從算力資源、工具鏈到調(diào)度框架、落地渠道的全棧支持，推動它們從 demo 走向產(chǎn)品、從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化，讓每一個「跑得通」的應(yīng)用都有「火出圈」的可能。

例如 Stable Diffusion WebUI、ComfyUI 雖在設(shè)計創(chuàng)作領(lǐng)域早已成名，但缺乏系統(tǒng)的國產(chǎn)適配支持。魔樂正加大力度，推動它們與國產(chǎn)工具鏈深度融合，加速落地，近期正式上線了 AIGC 專區(qū)，已實現(xiàn)基于國產(chǎn)算力的快速專業(yè)生圖。

如今，全國已有多個有影響力的 AI 開源社區(qū)，都在不斷推進國產(chǎn) AI 能力的積累。

但這只是開始。

隨著大模型快速普及、國產(chǎn)軟硬件協(xié)同需求走強，AI 社區(qū)或?qū)⒂瓉碚嬲摹妇畤姇r刻」。

而魔樂選擇了一條更難、但也更有價值的路——不止做模型的「集市」，更要做模型、算力、工具的協(xié)作平臺。

堅持中立、公益、開放的定位，魔樂正推動大模型在「中國芯」上真正跑起來，成為國產(chǎn)AI算力生態(tài)自主可控與高效協(xié)同的重要支撐。