大模型服务

Java后端的Ai之路

昇腾NPU显存管理避坑指南：从npu-smi输出精准识别空闲卡的底层逻辑与实战在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）的参数规模不断攀升，从早期的几亿参数到如今动辄几百亿甚至上千亿参数。为了支撑这些庞然大物的推理和训练，企业对底层算力的需求呈现指数级增长。在这个过程中，华为昇腾（Ascend）系列NPU凭借其强大的算力和本土化生态优势，成为了众多企业构建AI基础设施的重要选择。

大模型服务：个人工作学习中关于模型部署、访问等常用资源的整理【202601更新】记录大模型推理服务部署和使用过程中的一些资源，包括但不限于部署环境、部署框架常用优化、模型调用、多模态对话模型、多模态向量模型等（非特殊说明，均为Linux环境、Nvidia显卡）

打不了嗝 ᥬ᭄

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我是有底线的