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解决Git push时fatal:remote error:You can‘t push to git://github.com/username/*.git问题

问题在一切正常的情况下:git push出现以下问题fatal: remote error:You can't push to git://github.com/你的git用户名/Demo.gitUse https://github.com/你的git用户名/Demo.git查出来的结果都是说克隆的时候使用的是git clone git://github.com:xx/xxx.git的形式会出现该

#git#github
从跑通服务到一键部署:昇腾NPU上用vllm部署大模型的迁移指南

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)

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#云原生#docker#容器
从跑通服务到一键部署:昇腾NPU上用vllm部署大模型的迁移指南

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)

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#云原生#docker#容器
从零开始:在昇腾环境用MindIE部署Qwen3-30B-A3B大模型的踩坑实录

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

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#人工智能
昇腾NPU部署PaddleOCR v5实战:从踩坑到一键启动(含Docker/Docker Compose完整方案)

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

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#docker#容器#人工智能
ChatGLM2-6B本地部署,人人都可以用上LLM大语言模型!

GLM2是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。

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#人工智能#自然语言处理#python
win、linux环境下JAVA+GDAL部署,jar包启动,相关描述,问题解决

windows环境下JAVA+GDAL1.GDAL下载java GDAL下载:http://download.gisinternals.com/sdk.php2.GDAL安装(既解压后拷贝)将下好的压缩包里**gdal-release-1928-x64/bin/**目录下的东西解压到jdk/bin目录下(如果放jdk/bin下运行程序还是报错Native library load failed.,

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#java
从零开始:在昇腾环境用MindIE部署Qwen3-30B-A3B大模型的踩坑实录

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

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#人工智能
从零开始:在昇腾环境用MindIE部署Qwen3-30B-A3B大模型的踩坑实录

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

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#人工智能
从跑通服务到一键部署:昇腾NPU上用vllm部署大模型的迁移指南

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)

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#云原生#docker#容器
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