摘要：本文介绍了在昇腾NPU上部署Qwen3大模型并打包为可移植镜像的完整流程。通过docker commit固化运行环境，利用docker-compose.yml管理启动参数，配合.env文件配置可变路径，实现模型服务一键部署。重点解决了环境一致性、路径适配和跨机器迁移问题，并提供了常见错误排查方法，为昇腾NPU用户提供了一套高效可靠的模型部署方案。（149字）

项目需要vllm进行模型支撑，所以需要做成开机自启保证现场部署，做了些调研，梳理了几种部署方式，例如docker部署、源码部署，脚本的不同自启方式，现在写下几种。

本文分享了在昇腾上部署Qwen3-30B-A3B大模型的完整流程。主要内容包括：1）硬件准备要求（910B NPU、4张卡、100GB存储）；2）使用MindIE框架的Docker部署步骤；3）关键配置调整（网络绑定、NPU设备映射、模型路径设置）；4）常见问题解决方案（如Tokenizer错误、设备识别问题等）。重点强调了配置文件中modelName、worldSize等参数的正确设置，以及tr

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索技术与生成模型的自然语言处理方法，通过引入外部知识库提升系统回复的准确性与信息量。

摘要：本文介绍了在昇腾NPU上部署Qwen3大模型并打包为可移植镜像的完整流程。通过docker commit固化运行环境，利用docker-compose.yml管理启动参数，配合.env文件配置可变路径，实现模型服务一键部署。重点解决了环境一致性、路径适配和跨机器迁移问题，并提供了常见错误排查方法，为昇腾NPU用户提供了一套高效可靠的模型部署方案。（149字）

本文分享了在昇腾NPU环境部署PaddleOCR v5的经验总结。作者详细记录了从环境准备到最终部署的完整流程，重点剖析了三个关键问题：libmsprofiler.so缺失、libmki.so未引入及libatb.so目录覆盖问题。通过逐步修正Docker挂载路径和环境变量配置，最终实现了服务的稳定运行。文章提供了可直接复用的Docker Compose部署方案，帮助开发者避免类似问题。整个过程体

DeepSeek作为国内目前最火的AI技术，相信许多互联网爱好者都有所了解，大家可以通过DeepSeek官网进行体验访问，不过比较纠结的是大家估计都遇到过访问超时的情况。如何可以流畅的体验呢，最好的方式是当然本地部署DeepSeek-R1模型，这样就可以让DeepSeek 不再 “繁忙”！！更重要的是，没网也能畅快使用，小白也能轻松上手，并且可以跳过道德限制，文末提供相关教程。注意事项以下是基本的

本文分享了在昇腾NPU环境部署PaddleOCR v5的经验总结。作者详细记录了从环境准备到最终部署的完整流程，重点剖析了三个关键问题：libmsprofiler.so缺失、libmki.so未引入及libatb.so目录覆盖问题。通过逐步修正Docker挂载路径和环境变量配置，最终实现了服务的稳定运行。文章提供了可直接复用的Docker Compose部署方案，帮助开发者避免类似问题。整个过程体

摘要：本文介绍了在昇腾NPU上部署Qwen3大模型并打包为可移植镜像的完整流程。通过docker commit固化运行环境，利用docker-compose.yml管理启动参数，配合.env文件配置可变路径，实现模型服务一键部署。重点解决了环境一致性、路径适配和跨机器迁移问题，并提供了常见错误排查方法，为昇腾NPU用户提供了一套高效可靠的模型部署方案。（149字）

摘要：本文介绍了在昇腾NPU上部署Qwen3大模型并打包为可移植镜像的完整流程。通过docker commit固化运行环境，利用docker-compose.yml管理启动参数，配合.env文件配置可变路径，实现模型服务一键部署。重点解决了环境一致性、路径适配和跨机器迁移问题，并提供了常见错误排查方法，为昇腾NPU用户提供了一套高效可靠的模型部署方案。（149字）