最近帮几个项目做大模型API选型，发现一个普遍的问题：大家选服务商基本靠"同行推荐"和"官网标称数据"，很少有人做过系统性的横向测试。官网数据的问题在于------每家都说自己快、自己稳、自己便宜，但测试条件不统一，数据没有可比性。而同行推荐往往带有场景偏差，做批量标注的和做实时客服的，对"好用"的定义完全不同。所以我花了一周时间，设计了一套尽量公平的评测方案，对6家服务商做了横向对比。同时也拉了

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本文介绍了如何在昇腾NPU平台上使用CANN 8.0和MindSpore框架进行AI模型开发与调优。文章展示了从环境配置到模型训练的全流程：通过预集成容器镜像快速搭建开发环境，使用npu-smi工具检查硬件状态；以LeNet-5网络训练MNIST数据集为例，详细演示了数据加载、网络定义和训练过程，包括指定NPU计算后端、定义数据处理流水线、构建网络结构等关键步骤。最后通过MindSpore高阶AP

本文探讨了如何将PyTorch模型迁移到NPU（如Ascend 910B）上的解决方案。针对PyTorch代码在NPU上运行的痛点，文章介绍了CANN生态系统的torch_npu插件，该插件充当"桥梁"，让PyTorch API调用能够被CANN底层运行时执行，无需重写代码。文章详细演示了环境准备步骤，包括NPU状态检查和插件安装，并通过ResNet-18训练脚本对比了CPU和

本文详细介绍了在昇腾Atlas 800I A2服务器上部署DeepSeek-R1-671B大模型的实战过程。采用vLLM-Ascend框架，通过W8A8量化和PagedAttention技术，在双机16卡环境下实现高效推理。重点包括：硬件选型考量、环境配置、容器启动参数、关键环境变量设置以及主副节点启动流程。特别强调了网络配置、显存优化和并行策略等关键技术点，为大规模模型部署提供了可复现的解决方案

GitHub 仓库：https://github.com/AstrBotDevs/AstrBotAstrBot 是一个专为 AI 大模型设计的开源聊天机器人框架，它让你可以轻松地把ChatGPT、DeepSeek、Claude 等 AI接入到 QQ、企业微信、Discord 等各种聊天平台。🤖原生支持主流 AI 模型：DeepSeek、OpenAI、Claude、GLM、通义千问等开箱即用🔌丰

在快节奏的现代生活里，我们总在和 “时间不够用” 较劲：早上出门忘关空调，要远程控制却找不到合适的工具；到了公司发现关键文件落在家里，只能干着急；收到全英文的工作邮件，逐字翻译耗时又费力；想做一份亮眼的 PPT，却卡在排版和内容构思上…… 我们需要的不是一个个零散的工具，而是一个能统筹所有需求、像真人一样替我们处理事务的 “数字员工”。OpenClaw 的出现，恰好填补了这一空白。

本文探讨了在ARM架构（如鲲鹏920）上优化TensorFlow Serving性能的实践。通过分析BoostKit开源项目中的tensorflow-serving补丁，揭示了如何通过编译优化和线程亲和性设置来提升推理性能。文章详细介绍了补丁的核心技术：1）针对性编译选项开启ARM指令集优化；2）将gRPC通信线程与计算线程隔离绑定到不同CPU核心，避免缓存失效。实践部分展示了如何打补丁、编译优化

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飞算JavaAI的企业级专有模型，将采纳率提升至90%，以Java后端最简单的字符串去掉空格为例，此前用DS生成的代码，虽然能实现基础功能，但给出的代码示例罗列了空格、tab字段、换行符等各种情况或者替换空白字符的各种方法，但是程序员不关心有几种实现方式，更关心的是能不能直接给出一种简单又实用的代码，不需要让我们自己来衡量性能如何，是否需要手动补充匹配条件等；此前我遇到一个棘手的现场定位问题，跟踪