# 原始模型导出为友好结构ONNX模型

在模型量化与NPU亲和性设计完成后，将原始模型转换为友好结构ONNX模型，提升后续CANN模型转换效率。

1.  进入目录/CANN\_LLM\_Engine\_Model/npu\_tuned\_export编辑model\_info\_target.yaml文件，在该文件中填写导出文件（model\_arch）与模型文件路径。
    
    ```
    model_arch: qwen2 #可选择qwen2/qwen3/zhipu
    # 原始模型路径
    hf_model_path: you hf_model absolute path
    ```
    
    配置export\_model\_single脚本中的info\_path参数，指向上述配置好的model\_info\_target.yaml路径。
    
    ```
    # info_path内填写model_info_target.yaml实际路径
        info_path = "model_info_target.yaml"
        if len(sys.argv) > 1: info_path = sys.argv[1]
        import yaml
        with open(info_path, "r") as f:
            config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
        print(config)
        if config.get("qlibs", None) is not None: import sys; sys.path.insert(0, config["qlibs"])
        for seq_len in config["seq_len"]:
            export_llama(
                export_config = config
            )
    ```
    
2.  运行export\_model\_single脚本（以Qwen2为例：export\_model\_single\_qwen2.py）。
    
    ```
    python export_model_single_qwen2.py
    ```
    
    执行成功后，在model\_info\_target.yaml中配置的output\_dir路径下会生成ONNX模型文件及pb权重文件。
    
3.  ONNX模型与量化参数结合，转换得到端侧部署的模型。