本文介绍了基于vLLM-ascend框架在昇腾NPU上快速部署DeepSeek-V2-Lite模型的全流程。vLLM-ascend作为专为昇腾NPU优化的高性能推理框架，支持MoE架构模型的0Day部署，显著降低混合专家模型的部署门槛。文章详细展示了从GitCode Notebook环境配置、vLLM-ascend安装到模型下载和推理部署的核心步骤，并验证了昇腾NPU在7B参数模型上的高效推理能力

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专用源，一键安装 PyTorch、MLflow 等工具，无缝适配容器化与分布式部署，覆盖从中小模型训练、大规模推理到边缘部署的全场景需求，既降低了 AI 开发部署的时间与硬件成本，又通过开箱即用的优化配置与跨硬件兼容特性，让用户零成本上手，大幅提升 AI 项目迭代效率与成功率。随着AI技术的不断演进和应用场景的持续拓展，openEuler的这套经过验证的技术架构和性能优势，将为各行各业的智能化转型

通过本次全面的性能评测，我们对openEuler在服务器场景下的性能表现有了深入的了解。评测结果表明，openEuler通过自主创新技术，构建了高可靠、高性能的服务器系统底座，能够满足各种企业级应用场景的需求。本次评测全面验证了openEuler在服务器场景下的性能表现，结果表明openEuler通过自主创新技术，构建了高可靠、高性能的技术底座，能够满足各种企业级应用场景的需求。openEuler

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🍑个人主页：Jupiter.🚀 所属专栏：QT。

涵盖目录中从基础到高级的完整内容，包括信号/槽的本质、使用方式、自定义、Lambda表达式等。

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