意思是vllm不支持在bitsandbytes量化后的模型中使用tensor并行加速，也就是–tensor-parallel-size的值不能大于1。

假设"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"被下载到了/mnt/llm_deploy/目录下，则模型的绝对路径是/mnt/llm_deploy/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，后面部署会用到这个目录。上面映射了目录/mnt/llm_deploy/到容器内部的/home/llm_deploy，则容器内看到的模型目录是/home/l

参考资料：部署DeepSeek-V3、R1模型浮点权重至少需要4台Atlas 800I A2（8x64G）服务器，W8A8量化权重至少需要2台Atlas 800I A2（8x64G服务器）上述方法可将deepseek量化为W8A8或者W8A16模型。

2026年国内将迎来"龙虾/Claw"类AI智能体产品爆发期。腾讯、智谱AI、MiniMax等科技公司纷纷推出各具特色的Agent产品，包括腾讯QClaw（个人助手）、WorkBuddy（企业智能体）、CodeBuddy（编程助手），以及智谱的开源AIAutoClaw、MiniMax的多模态MaxClaw、月之暗面的长文本Kimi Claw等。这些产品覆盖个人、企业、开发者、I

本地docker部署的hermes agent，qq通道发送文件给人失败。让hermes自己修复的，下面是修复方案。人工文字到此处。Hermes Agent 接入 QQ 开放平台的完整方案，包含文件直传、文件名修复、以及 DeepSeek V4 API 兼容性问题处理。

本文介绍了在Ascend 910PremiumA NPU环境下对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型进行8位量化(W8A8)的过程。操作步骤包括执行量化命令，处理量化后文件(约41GB)，以及解决两个关键报错：1) 需要在config.json中添加"quantize": "w8a8"参数；2) 需将quant_model_descr

YOLOYOLO是与SSD齐名的one_stage目标检测算法代表。SSD系列有比较多的变体，大部分都不是SSD作者做的工作。而YOLO目前已经进化到V3，据我所知都是yolo作者自己做的工作。网络结构由于yolo属于one_stage的目标检测算法，所以网络结构比较简单。固定输入448x448大小的图片，最后输出7x7x30大小的特征图。作者的主干网络受GoogLeNet的启发，共有...

前言最近有一篇综述目标检测的论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》，来自首尔国立大学的 Lee hoseong 在近期开源了「deep learning object detection」GitHub 项目，正是参考该论文开发的。该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期发表的 M2Det 等几十篇.

概述本文主要内容来自参考资料《mage Alignment (Feature Based) using OpenCV (C++/Python)》本文讲述使用opencv中基于特征的的图像对齐方法。这里将会把手机拍摄的表单和与表单的模板对齐。这里用到的技术被称为基于特征的图像对齐，因为在这种技术中，要在一个图像中检测到一组特征点，并与另一张图像中的特征点相匹配。然后根据这些匹配的特征...

在编译openpose过程中，有一步会去下载官方预先训练的caffe模型文件到‘源码/model’目录下。但是在大陆下载还是很慢的，经常中断，实在不能忍。我下载后备份到百度云盘上供大家下载使用：链接：https://pan.baidu.com/s/1qNB-AZFRL0JeTAmAL_xPSA 密码：t9uu里面的文件包括：pose_iter_584000.caffemodel...