在基于 vLLM 0.19.0 版本部署 Minimax M3 模型时，我们发现 Atlas 800I A2 机器在启用图模式后出现精度异常，而单算子模式及 Atlas 800I A3 机器均表现正常。经排查，该问题与 MoE 通信路径选择、TP/EP 多卡部署及 torch compile 图模式相关，最终定位为 ALLGATHER 通信方式下缺少 TP all-reduce 导致聚合结果不完整

在将 MuSe-0.6B 模型从 GPU 迁移至 Atlas 800I A2 平台时，发现模型在推理过程中出现重复输出问题。该模型基于 Qwen3-0.6B 微调，采用 decoder-only causal LM 架构，自回归生成离散音频 token。经过逐层排查，最终定位问题根因在于在异步调度场景下未能作用于已生成 token。

在多Token预测（MTP）投机推理场景中，模型通过同时预测多个后续token来加速推理过程。然而，部分场景下在vLLM-Ascend框架中接入MTP后，Full Graph图模式下可能会出现精度异常问题，表现为draft token接受率低于Piecewise图模式。本文详细记录了该问题的定位过程、根因分析及修复方案，为类似场景下的精度问题排查提供参考。

在使用飞桨OCR模型推理功能时候，主要涉及PaddlePaddle，PaddleCustomDevice，PaddleOCR，PaddleX，Paddle Inference组件。当然并不是所有的组件需要同时部署同时使用，因为飞桨提供了多套部署方案。接下来我们就这些组件进行描述和功能分类。飞桨主框架，将框架的基础接口和基础功能定义清楚，提供训练和推理的基础能力，以及业务中的动态和静态图的模式，参考

在使用飞桨OCR模型推理功能时候，主要涉及PaddlePaddle，PaddleCustomDevice，PaddleOCR，PaddleX，Paddle Inference组件。当然并不是所有的组件需要同时部署同时使用，因为飞桨提供了多套部署方案。接下来我们就这些组件进行描述和功能分类。飞桨主框架，将框架的基础接口和基础功能定义清楚，提供训练和推理的基础能力，以及业务中的动态和静态图的模式，参考

作者：昇腾实战派 一、PaddlePaddle(飞桨)技术入门 参考开源文档 部署&&快速开始： https://www.paddleocr.ai/latest/quick_start.html 飞桨官方昇腾推理参考链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.2/docs/practical_tutorial