- DeepSeek 在预测领域已形成技术架构 - 工具链 - 行业方案的完整闭环,通过与华为云的深度协同,实现了从数据标注到边缘部署的端到端能力。对于开发者,建议优先在智能风控、供应链优化等场景进行试点,充分利用华为云的昇腾算力与工具链优势。未来,随着多模态技术的进一步发展,DeepSeek 有望在自动驾驶、能源管理等领域实现更大突破,推动预测技术向智能化、泛在化方向演进。 DeepSeek 在预测领域已形成技术架构 - 工具链 - 行业方案的完整闭环,通过与华为云的深度协同,实现了从数据标注到边缘部署的端到端能力。对于开发者,建议优先在智能风控、供应链优化等场景进行试点,充分利用华为云的昇腾算力与工具链优势。未来,随着多模态技术的进一步发展,DeepSeek 有望在自动驾驶、能源管理等领域实现更大突破,推动预测技术向智能化、泛在化方向演进。
- 各种参考,各种学习,各种填坑,终于搞出来了,现阶段全网独一份,我通过,并且带着一些学生都通过了,确定了逻辑的正确性,希望也能给大家带来一定的帮助。 各种参考,各种学习,各种填坑,终于搞出来了,现阶段全网独一份,我通过,并且带着一些学生都通过了,确定了逻辑的正确性,希望也能给大家带来一定的帮助。
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- 华为正式宣布开源盘古70亿参数的稠密模型、盘古Pro MoE 720亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。 华为正式宣布开源盘古70亿参数的稠密模型、盘古Pro MoE 720亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。
- 基于昇腾一体机 + 全开源组件的企业级方案在技术上具备可行性,但需供应商构建 "昇腾硬件优化 + 开源组件定制 + 合规安全治理" 的三位一体能力。建议优先选择华为云开源生态中已适配的组件(如 MindSpore-LLM、TinyMS),并通过昇腾社区获取官方优化补丁,在成本可控的前提下实现企业级应用落地。 基于昇腾一体机 + 全开源组件的企业级方案在技术上具备可行性,但需供应商构建 "昇腾硬件优化 + 开源组件定制 + 合规安全治理" 的三位一体能力。建议优先选择华为云开源生态中已适配的组件(如 MindSpore-LLM、TinyMS),并通过昇腾社区获取官方优化补丁,在成本可控的前提下实现企业级应用落地。
- 本案例借助华为云开发者空间💡昇腾910B NPU完成YOLO11模型训练与PCB缺陷检测,并且结合SAHI实现高效切片推理🚀。 本案例借助华为云开发者空间💡昇腾910B NPU完成YOLO11模型训练与PCB缺陷检测,并且结合SAHI实现高效切片推理🚀。
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- 场景开发者拿到一个裸机环境,如800I A2/800T A2, 或Atlas 800 3000推理服务器(里面插了Iduo卡),需要用户根据OS版本去安装配套的固件驱动、Mind系列软件等。 物理机安装场景1.先看安装指导:点击链接2.查询操作系统兼容性:点击链接3.确认固件驱动和CANN版本配套:点击链接一般建议选择新版本CANN和固件驱动,固件驱动有多个兼容版本,建议选最新版本。(可以... 场景开发者拿到一个裸机环境,如800I A2/800T A2, 或Atlas 800 3000推理服务器(里面插了Iduo卡),需要用户根据OS版本去安装配套的固件驱动、Mind系列软件等。 物理机安装场景1.先看安装指导:点击链接2.查询操作系统兼容性:点击链接3.确认固件驱动和CANN版本配套:点击链接一般建议选择新版本CANN和固件驱动,固件驱动有多个兼容版本,建议选最新版本。(可以...
- 昇腾Ascend C编程语言发布以来,许多开发者已通过官方教程文档快速掌握了Ascend C算子的开发方法。然而,对于一些深度开发者而言,需要了解在多核、Tiling切分等复杂场景下的更深入内容介绍,以及更详尽的理论知识和实践方法,以便熟练掌握自定义算子的开发。 昇腾Ascend C编程语言发布以来,许多开发者已通过官方教程文档快速掌握了Ascend C算子的开发方法。然而,对于一些深度开发者而言,需要了解在多核、Tiling切分等复杂场景下的更深入内容介绍,以及更详尽的理论知识和实践方法,以便熟练掌握自定义算子的开发。
- LLM-DataDist作为大模型分布式集群和数据管理组件,提供了高性能、零拷贝的点对点数据传输的能力,该能力通过简易的API开放给用户。LLM-DataDist利用昇腾集群多样化通信链路(RoCE/HCCS),可实现跨实例和集群的高效KV Cache传输,支持与主流LLM推理框架vLLM等的集成,并可用于构筑分布式数据管理系统。 LLM-DataDist作为大模型分布式集群和数据管理组件,提供了高性能、零拷贝的点对点数据传输的能力,该能力通过简易的API开放给用户。LLM-DataDist利用昇腾集群多样化通信链路(RoCE/HCCS),可实现跨实例和集群的高效KV Cache传输,支持与主流LLM推理框架vLLM等的集成,并可用于构筑分布式数据管理系统。
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