本文详细介绍了三节点欧拉集群的时间同步方案实施过程。通过Chrony服务构建层次化时间同步架构，主节点Euler01同步外部时间源，两个从节点Euler02、Euler03作为客户端。文章包含完整的配置流程，从网络连通性测试、防火墙配置到Chrony服务部署，并重点解析了chronyc监控工具的使用方法及关键状态参数。该方案实现了微秒级同步精度，满足分布式系统对时间一致性的严苛要求，同时提供了性能

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用

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

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

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AI Ping平台最新上线GLM-4.7和MiniMax M2.1两款旗舰大模型，提供免费算力体验。GLM-4.7专为复杂编程任务设计，具备"持久化思考"能力，擅长跨文件代码重构；MiniMax M2.1采用MoE架构，推理速度快2倍，适合长链条任务执行。用户可通过AI Ping统一接口快速接入，支持VSCode等开发工具。测试显示，GLM-4.7能自动完成C++项目重构，Mi

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用

在‘百模大战’的当下，对于我们开发者而言，最头疼的往往不是如何写提示词，而是如何优雅地管理和切换不同的模型。今天对接了 MiniMax，明天由于业务需求又要换成 GLM，繁琐的接口文档、不统一的计费标准以及分散的 API Key 管理，常常让人在写代码前就耗尽了精力。那么，有没有一种方式，能让我们只用一套标准，就随意调度各大厂商的顶级能力？今天就给大家推荐一个能彻底解放生产力的解决方案AI Pin

本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用