本文介绍了基于昇腾310P处理器的具身智能AI模型部署实践。主要内容包括：硬件平台选择（香橙派AI Station开发板）、环境配置（CANN 8.5.0工具链安装）、模型下载（ACT动作分块Transformer模型）和代码部署（lerobot框架配置）。重点展示了在资源受限的机器人平台上部署具身智能系统的完整流程，涉及Python环境搭建、NPU驱动安装、模型转换等关键步骤，为边缘计算场景下的

如何在昇腾NPU上运行vLLM框架，支持Qwen等大语言模型的推理任务，并详细记录了环境配置、问题排查和性能优化的完整过程。该系列持续更新，配套B站视频教程同步推进。

如何通过jiuwenclaw平台集成CANN Skills技能库（14个Ascend开发相关技能模块）和智能代理，帮助开发者提升NPU开发效率。提供了docker和pip两种安装方式，并演示了模型服务化配置方法。该系列适合昇腾NPU平台开发者，可实现"动嘴指挥AI助手完成算子开发"的高效工作模式。

如何在昇腾NPU上运行vLLM框架，支持Qwen等大语言模型的推理任务，并详细记录了环境配置、问题排查和性能优化的完整过程。该系列持续更新，配套B站视频教程同步推进。

本文提供了AscendC算子开发S5赛季Docker环境的使用指南。主要包含四步操作：安装Docker、拉取预装CANNToolkit的Docker镜像、启动容器配置端口映射和环境变量、以及两种进入开发环境的方式（命令行和SSH连接）。文中还提供了镜像版本信息、常见问题解决方案（如Windows下WSL2安装问题）以及SSH连接的具体参数。目前已知存在SSH密钥登录失效的问题待解决。该环境旨在简化

如何在昇腾NPU上运行vLLM框架，支持Qwen等大语言模型的推理任务，并详细记录了环境配置、问题排查和性能优化的完整过程。该系列持续更新，配套B站视频教程同步推进。

orangepi aipro开箱测评

基于香橙派官方ubuntu系统做了一些小的修补

修复atc报错，隐去apt报错，添加欢迎信息，镜像导出压缩步骤

根据官方文档，yolov5在Atlas200Dk上的推理踩坑实录