在PAI中使用PPU PIP源（v2.0.x）-人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

PPU PIP源是为SAIL产品优化的Python软件包仓库，通过pip install安装。适用于基于PPU SDK搭建生产环境的场景。

1. PPU PIP源简介

PPU PIP源提供为SAIL产品优化的框架和基于PPU SDK重编译的开源库，支持用户通过pip install安装软件包，帮助快速搭建生产环境。若所需包不在PPU PIP源内，默认从官方PYPI源拉取。
PPU PIP源上的软件包随PPU SDK正式发布，并每周持续更新。
PIP包清单随PPU SDK v2.0.x迭代持续更新。

2. PIP包一览表

PIP包清单列出PPU SDK v2.0 release的全部pip安装包。其中“ce”是基于SAIL SDK编译的开源框架安装包，“oe”是针对SAIL产品做过性能优化的框架安装包。

3. 命名规则解析

3.1 PIP源地址命名规则（老 OS/CUDA 绑定模式）

以 https://art-pub.eng.t-head.cn/artifactory/api/pypi/ptgai-pypi_ppu_ubuntu_cu118_index/simple/ 为例：

https://art-pub.eng.t-head.cn/artifactory/api/pypi/ptgai-pypi_ppu_	ubuntu_	cu118_	index/simple/
源固定地址	目前只区分ubuntu和alios，不区分OS版本号	表示cuda 11.8	固定格式

3.2 pip源地址命名规则（新地址）

新地址不再包含OS/CUDA信息。从SAIL PIP 1.7.x起，PIP软件包全部上传到同一地址。安装时PIP包自动识别生产环境，安装与CUDA、Torch、Python匹配的包。

https://art-pub.eng.t-head.cn/artifactory/api/pypi/pypi_index/simple

相比老的OS/CUDA绑定模式，新源地址更简洁。

过渡期内，老的OS/CUDA绑定模式地址仍可拉取新发布的包，按需选择即可。

3.3 PIP源安装指令命名规则

以 pip install apex==25.4+ppu2.0.0.ce 为例：

25.4

+ppu

2.0.0

.ce 或者 .oe

框架版本号

固定格式

发布版本

ce：开源（Community Edition）

oe：针对PPU优化（Optimized Edition）

ce、oe缺省：不指定包类型时，直接 pip install apex==25.4+ppu2.0.0 也能安装成功。若同一配置下开源包与优化包并存，默认安装优化版。
发布版本缺省：不指定发布版本时，直接 pip install apex==25.4，默认安装SAIL PIP源上最新发布的apex 25.4包。
版本号缺省：不指定版本号时，直接 pip install apex，默认安装SAIL PIP源上最新版本apex，即apex 25.9。

4. 实际应用示例

4.1 指定SAIL SDK 2.0.0版本

应用场景：在SAIL SDK 2.0.0发布的docker镜像 llm:pytorch2.7.0-ubuntu24.04-cuda12.8-sglang0.5.2-py312 中安装apex 25.4。

在pip包一览表中搜索，确认目标包是否存在及可用版本。
筛选apex 25.4，再按ubuntu24.04、cuda12.8、pytorch2.7.0、python3.12筛选对应安装指令。

pip install apex==25.9+ppu2.0.0 -i https://art-pub.eng.t-head.cn/artifactory/api/pypi/pypi_index/simple

注意：需手动加上+ppu2.0.0！

5. PIP源与SDK的兼容性

SDK 2.0新增对ZW890 device的支持。编译器可在编译时生成多代Device Binary，device Fatbin文件格式版本随之迭代，兼容性有所变化。

SDK 2.0与SDK 1.7.x、1.6.x、1.5.x保持编程API接口兼容。但Device二进制格式和库文件兼容性方面：

后向兼容

在旧版本SDK(1.7.x、1.6.x、1.5.x)上编译的whl产物可在SDK v2.0环境正常执行；

前向兼容

在SDK 2.0上编译的whl产物不能在旧版本SDK(1.7.x、1.6.x、1.5.x)环境正常执行;

SDK 2.0与SDK 1.4及之前版本不兼容。

6. 测试平台

测试平台表示whl包已在哪些产品上验证，并非仅适用于该产品。目前产品包括BTV1.0/1.1和BTV1.5。

7. 常见问题

遇到以下pip源hash值错误时，使用--no-cache参数解决。

ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents care
ly; someone may have
tampered with them.
torch==1.9.1+ppu202411231210.ce from https://art.eng.t-head.c/artifactory/api/pypi/ptgai-pypi_ppu_ubunty_cuf14_index/torch/1.9.132Bppu202411231210.ce/torch-1.9.182Bppu202411231210.c
38-cp38-linux x86 64.whl#sha256=b43caeeaa6458f847451ac9ca7d326e29ff202172268fef98cc366f7dd8330c3
Expected sha256 b43caeeaa6458f847451ac9ca7d326e29ff202172268fef98cc366f7dd8330c3
Got
87e15c63ecfc560bdbd5259ba34db0608ffd6b9ba40c3885ce5aab4966f18b72
444950

pip install --no-cache-dir apex==25.9+ppu2.0.0

也可用pip cache purge清除系统中全部pip缓存。

pip cache purge

已安装torch但仍报错“Import torch failed: No module named 'torch'”时，安装时加上--no-build-isolation参数。
```
pip install --no-build-isolation apex==25.9+ppu2.0.0
```