GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的同场上线，恰好代表两条逐渐成熟的路线：一条强调可控推理与工具协同，面向复杂工程任务的一次性交付；另一条强调 MoE 架构带来的吞吐效率与多语言工程优化，更适合持续运行的 Agent 流水线。

GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 的同场上线，恰好代表两条逐渐成熟的路线：一条强调可控推理与工具协同，面向复杂工程任务的一次性交付；另一条强调 MoE 架构带来的吞吐效率与多语言工程优化，更适合持续运行的 Agent 流水线。

openEuler是一款面向数字基础设施的开源操作系统，支持ARM、x86、RISC-V等多种架构，适用于服务器、云计算及边缘计算等场景。本文基于openEuler 20.03系统，在华为云ECS环境下演示了使用Podman部署容器化应用的全流程，包括环境准备、Podman安装、Nginx容器启动及网络故障排查。重点解决了镜像源不可达问题，并提供了持久化存储、镜像构建等实践指导，帮助开发者快速上手

openEuler作为面向数字基础设施的开源操作系统，在开发环境构建方面具有显著优势。本文基于华为云服务器环境，详细介绍了openEuler 20.03开发环境的搭建过程。系统分析了openEuler完善的软件包管理、优化的编译工具链、容器化开发支持和多语言环境等特性。通过实际操作演示了基础开发工具安装、VS Code编辑器配置以及Python等语言环境的搭建流程。实践表明，openEuler为开

本文介绍了使用仓颉语言实现的source_map_js库，这是一个符合Source Map v3规范的JavaScript源映射处理工具。项目采用模块化设计，包含VLQ编解码、映射关系表示和原始结构处理等核心功能。通过Position、Mapping和RawSourceMap等精心设计的数据结构，实现了高效的源位置映射处理。项目充分利用仓颉语言的类型系统和Option类型进行错误处理，展示了仓颉在

本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性，然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤：模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明，W8A8量化可使显存占用降低42%，推理时延提升33%，而精度损失仅1.

本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性，然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤：模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明，W8A8量化可使显存占用降低42%，推理时延提升33%，而精度损失仅1.

本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性，然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤：模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明，W8A8量化可使显存占用降低42%，推理时延提升33%，而精度损失仅1.

本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性，然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤：模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明，W8A8量化可使显存占用降低42%，推理时延提升33%，而精度损失仅1.

本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性，然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤：模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明，W8A8量化可使显存占用降低42%，推理时延提升33%，而精度损失仅1.