本文介绍了一个基于vLLM-Omni和FastAPI的图像生成与编辑服务架构方案。该方案包含三个独立的推理服务：文生图（Z-Image-Turbo）、单图编辑和多图编辑（Qwen-Image-Edit模型），通过FastAPI网关统一提供OpenAI风格的API接口。部署建议使用Docker Compose，最小配置需要16GB VRAM GPU和32GB内存，推荐使用24GB VRAM以上配置以

本文介绍了一个基于vLLM-Omni和FastAPI的图像生成与编辑服务架构方案。该方案包含三个独立的推理服务：文生图（Z-Image-Turbo）、单图编辑和多图编辑（Qwen-Image-Edit模型），通过FastAPI网关统一提供OpenAI风格的API接口。部署建议使用Docker Compose，最小配置需要16GB VRAM GPU和32GB内存，推荐使用24GB VRAM以上配置以

摘要： CANN是华为昇腾NPU的官方软件栈，相当于"昇腾版CUDA"，负责连接AI框架与硬件。8.2.RC1中，8.2为版本号，RC1代表候选发布版。关键点： vLLM-Ascend需CANN≥8.2.RC1，且必须严格匹配PyTorch、torch-npu版本（如PyTorch 2.5.1对应torch-npu 2.5.1.post1）。 使用前需执行source set_

摘要：NPU（神经网络处理器）是专为AI任务设计的加速芯片，如华为Ascend系列，相比GPU具有更低功耗。部署流程包括：1）安装NPU驱动和CANN工具链；2）适配PyTorch/MindSpore框架；3）下载模型权重；4）通过vLLM-Ascend或MindSpore插件启动推理服务；5）用npu-smi监控运行状态。整个过程实现国产芯片的高效AI模型部署。

本文对比了四款AI计算卡的性能差异：NVIDIA 3090（消费级深度学习卡）、A100（数据中心训练卡）、L20（推理/中等训练卡）和华为910B（NPU专用卡）。从FP16/BF16算力看，910B≈A100＞L20＞3090；显存容量排序为A100 80G≥910B＞L20＞3090；显存带宽A100最优（1.9-2TB/s），910B次之（400GB/s-1.2TB/s）。能效方面，L20

PoS 是一种基于“持有代币数量”的区块链共识机制，持币越多、持币越久，获得打包新区块机会的概率越高。换句话说，不是靠算力挖矿，而是靠“你拥有多少币”来竞争记账权。

fastmcp 2.0是一个Python框架，用于构建和集成MCP（Model Context Protocol）服务器与客户端，简化LLM应用开发。它通过装饰器快速声明工具/资源/提示模板，自动生成schema，支持多种传输协议（STDIO/HTTP/SSE）。2.0版新增客户端功能、服务组合/代理、OpenAPI转换及内存测试等生产级特性。典型应用包括：20行代码构建MCP服务，通过客户端调用

文本生成（Text Generation）和嵌入（Embedding）是两种不同的自然语言处理（NLP）模型类型，它们的作用、用途和内部机制都有很大的区别。你可以根据你的具体需求选择合适的模型类型。如果你的需求涉及自然语言 SQL 生成、知识检索、语义匹配等，可以使用嵌入模型+生成模型结合的方法。，这些向量可以用于语义相似度计算、搜索、推荐系统、知识检索等任务。：[0.12, -0.34, 0.5

本文介绍了一个基于fastmcp 2.0和Redis的短期记忆(MCP)系统实现方案。系统提供5个核心工具函数：mem_put(设置KV)、mem_get(读取KV)、mem_append(追加时间线)、mem_recent(获取最近记录)和mem_clear(清理会话)。设计特点包括会话隔离存储、TTL自动续期、时间线裁剪等。文章包含完整的服务端实现代码(server.py)和客户端调用示例(c

摘要：大语言模型(LLM)中的置信度本质上是基于token生成概率的评估指标，可通过logprobs字段获取。具体实现上，Qwen/DeepSeek/vLLM等框架提供了置信度计算功能，工程应用包括：1）答案可靠性判定（RAG/多Agent系统）；2）多模型投票；3）拒答机制；4）提示词优化。置信度与温度参数共同控制生成质量，在实际系统中（如法律检索问答）可设置阈值来保证输出可靠性。该机制能有效降