MindAct

让 HuggingFace 模型直接在 MindSpore 上跑起来

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开发框架 🍴 复刻 269 🐛 待处理 1 👀 关注 11

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 920

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，Apache许可证

项目预览

项目数据

分类开发框架

开发团队candle-org

GitHubhttps://github.com/candle-org/MindAct

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，Apache许可证

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型deep-learning,diffusion-models,huggingface,large-language-models,llm,mindspore,natural-language-processing,nlp,nlp-library,python,vlm

GitHub 星标★ 920

上线时间2022-09-23 00:00:00

代码更新2026-09-01

仓库体积101.7 MB

本站数据更新2026-11-03

维护状态维护中

收录时间2026-09-16

浏览次数1

项目介绍

MindAct 是一个让 Hugging Face 的 Transformers 与 Diffusers 模型无缝运行在华为昇腾 MindSpore 框架上的适配层。它解决的核心问题是：大量开源大模型和扩散模型基于 PyTorch 生态，迁移到 MindSpore 需要重写代码、处理算子差异和权重格式，成本高且易出错。MindAct 通过兼容接口和自动转换机制，让用户用接近原生的方式加载、推理和微调模型，同时利用 MindSpore 的图编译与昇腾硬件加速。项目覆盖 LLM、扩散模型和 NLP 任务，支持常见模型结构，目标是降低国产 AI 框架的迁移门槛，让开发者不必在生态切换上耗费精力。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 920

技术标签

deep-learning diffusion-models huggingface large-language-models llm

使用教程

难度：进阶约 25 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.10+
GPU
LIBERO 仿真依赖

安装与启动步骤

1装本包

MindAct 是桌面操作模仿学习的训练与评测框架，先装核心包。
```
git clone https://github.com/candle-org/mindact.git
cd mindact
pip install -e .
```
2装全套依赖

要复现论文结果，torch + lerobot + libero 三个 extras 都要装。
```
pip install -e ".[torch,lerobot,libero]"
```
3准备数据与仿真

LeRobot 数据集与 LIBERO 仿真器需各自下载，路径在配置里指定。
4跑基线

先跑官方给的配置脚本，确认环境无误后再改超参。