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Llama大模型上昇腾NPU：从环境搭建到推理跑通的全记录本文完整记录了在华为昇腾NPU上从零部署并实测Llama-2-7b大模型的全过程。面对NVIDIA GPU受限的现实挑战，作者选择昇腾作为国产替代方案，依托其自主可控的达芬奇架构与日益成熟的开源生态（如GitCode上30+活跃项目），验证了国产AI芯片在大模型推理场景下的可行性。通过GitCode Notebook提供的免费昇腾云资源。

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CSPhD-winston-杨帆

使用LLaMA-Factory的数据集制作流程与训练微调Qwen3及评估本文介绍了使用LLaMA-Factory框架微调Qwen3-4B-Instruct-2507模型的完整流程。内容包括：1) 环境安装与WebUI配置；2) 数据集制作与格式要求；3) 通过ModelScope下载Qwen3模型；4) 使用命令行进行LoRA微调训练，展示了训练参数与GPU使用情况；5) 模型导出方法；6) 最后对微调后的模型进行评估。整个过程在6块GPU上约15分钟完成训练，并提供了训练损失曲线等可视化结果。

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码农阿豪@新空间

在昇腾NPU上跑Llama 2模型：一次完整的性能测试与实战通关指南昇腾社区提供了专为大模型优化的 **MindSpeed-LLM** 框架（[GitCode链接](https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-LLM)）。该框架对昇腾硬件做了深度优化，通常能获得比原生PyTorch更好的性能。

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昇腾赋能海外主流大模型 | Llama-2-7b深度测评与部署方案当生成式人工智能迈入规模化应用的深水区，大模型已从技术探索走向产业落地的关键节点，而算力作为支撑这一进程的核心基础设施，正面临着前所未有的双重挑战：一方面，以Llama、GPT系列为代表的大模型参数规模持续扩大，对算力的峰值性能、内存带宽、能效比提出了指数级增长的需求；另一方面，全球算力供给格局的不确定性，使得核心算力设施的国产化替代成为保障AI产业自主可控发展的战略刚需。

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奔向理想的星辰大海

Spring AI MCP 从开发到部署手把手教你打造并运维自己的AI智能体本文介绍了一个基于SpringAIAlibaba框架开发的智能对话助手项目。该项目分为基础版和进阶版两个阶段：基础版构建了具备金融担保专业知识的固定角色智能体；进阶版实现了多模式切换功能，包括通俗解释、要点总结、风险分析等工作模式。文章详细说明了项目初始化、环境搭建、控制器设计、服务层实现等开发过程，并提供了完整的API测试脚本和Docker部署方案。该智能助手具有模块化设计、统一接口规范和完善的错误处理机制等特点，未来可扩展对话历史管理、流式响应等功能。项目采用JDK17和SpringBoot3.2.0技

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在昇腾 NPU 上跑 Llama 大模型：从 “踩坑到通关” 的全程实战记本文分享了在昇腾 NPU 上部署测试 Llama-2-7B 大模型的全过程。作者因 NVIDIA 硬件价格高、Atlas 服务器昂贵，选择昇腾 NPU，其自主可控的达芬奇架构、完善的开源生态及 GitCode 免费测试资源是主要吸引力。文中详细介绍了 GitCode 上创建昇腾 Notebook 实例的关键配置、环境验证方法，以及安装 transformers 库、下载部署模型的步骤，还记录了遇到的 “torch.npu 找不到”“模型下载需权限” 等四个常见问题及解决方案。

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丹摩智算平台部署 Llama 3.1：实践与体验在最近的开发工作中，我有机会体验了丹摩智算平台，部署并使用了 Llama 3.1 模型。在人工智能和大模型领域，Meta 推出的 Llama 3.1 已经成为了目前最受瞩目的开源模型之一。今天，我将通过这次实践，分享在丹摩平台上部署 Llama 3.1 的实际操作流程以及我的个人心得。总体来说，丹摩智算平台提供了一个强大且高效的 AI 开发环境，尤其适合像我这样需要进行大模型部署和实验的开发者。无论是硬件资源的灵活选择，还是内置的环境配置和工具支持，都极大地简化了部署流程。

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使用llama.cpp项目中的llama-perplexity对量化后的模型性能进行评估 6.使用llama-perplexity进行困惑度评估注意模型和数据集还有编译后工具的路径。直接下载可能会因为网络问题出错推荐先下载到本地然后通过gitbash上传到服务器。2.导航到服务器上的llama.cpp项目并使用make进行编译。注意：要cd到llama.cpp再进行编译。1.通过ssh连接远程服务器。

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Llama-2-7b在昇腾NPU上的六大核心场景性能基准报告随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，其底层算力支撑硬件的重要性日益凸显。传统的GPU方案之外，以华为昇腾（Ascend）为代表的NPU（神经网络处理单元）正成为业界关注的焦点。为了全面评估昇腾NPU在实际LLM应用中的性能表现，我们进行了一项针对性的深度测评。本次测评选用业界广泛应用的开源模型Llama-2-7b，在昇腾NPU平台上进行部署、测试与分析，旨在为开发者和决策者提供一份详实的核心性能数据、具体的场景适配建议以及可靠的硬件选型参考。扎实的前期准备是确保测评数据准确可靠的基石。本章节将详细记录从

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Java CompletableFuture 异步编程深度解析：从 Future 到链式异步的现代实践这篇文章系统讲解了 Java CompletableFuture 的异步编程机制，从 Future 的局限性切入，深入解析 CompletableFuture 的设计思想与核心能力，包括异步任务创建、链式组合、任务并行、异常处理、任务合并等先进特性。通过大量代码实例，你将全面掌握如何在工程中使用 CompletableFuture 构建高性能、高吞吐量的异步处理方案，是理解 Java 现代并发编程必读的一篇技术文章。

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大模型本地微调实战：Llama 3适配医疗病历分析完整流程本文详细介绍了使用Llama3进行医疗病历分析的本地微调全流程。首先阐述了Llama3在医疗场景的优势：开源定制、语义理解精准、硬件门槛低等。然后从硬件选型、环境搭建到数据预处理逐步讲解准备工作，重点展示了采用LoRA方法进行参数高效微调的具体实现。通过实验验证，微调后的模型在关键信息提取准确率（91.5%）、术语识别（95.8%）等指标显著提升。最后提供FastAPI部署方案，并给出常见问题解决方法。文章为医疗机构提供了一套完整的病历分析解决方案，在保证数据隐私的同时实现了高效准确的病历结构化处理。

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LLaMA-Factory DeepSeek-R1 模型微调基础教程使用LLaMA-Factory进行模型微调具有多方面的好处。首先，它简化了大模型微调的过程，使得即使是没有深厚技术功底的用户也能轻松进行模型的优化和改进。此外，LLaMA-Factory支持多种训练方法，如全量调参、LoRA等，以及不同的对齐方案，如DPO、PPO等。这为用户提供了灵活性，可以根据具体需求选择合适的微调策略。LLaMA-Factory还提供了一站式服务，从模型微调到量化处理，再到运行，整个过程一气呵成，无需在不同的工具和流程之间来回切换。

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廉彬冶Miranda

代码生成革命：Code Llama多语言支持与性能深度测评你是否还在为不同编程语言间的语法转换而烦恼？是否担心开源代码模型的生成质量与运行效率难以兼顾？本文将全面测试Code Llama的多语言代码生成能力，通过实际案例对比10种主流编程语言的生成效果，并分析不同参数配置下的性能表现，帮助你快速掌握这一强大工具的最佳实践。读完本文你将获得：- Code Llama支持的10种编程语言实测对比- 7B/13B/34B模型性能参数调优指南- 3类典型开...

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WebRL-Llama-3.1-8B：开源LLM网页智能体革命，成功率提升8倍的技术突破 ## 导语智谱AI最新发布的WebRL-Llama-3.1-8B开源模型，通过自进化在线课程强化学习技术，将网页操作任务成功率从4.8%提升至42.4%，在GitLab和CMS等复杂场景中表现尤为突出，为自动化网页交互领域带来革命性突破。## 行业现状：网页智能体的三大核心挑战当前LLM驱动的网页智能体开发面临着三重技术瓶颈。首先是训练任务稀缺性，主流评估基准如WebArena仅提供有限

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CPU性能大比拼：ik_llama.cpp vs 主流推理引擎在AI模型推理领域，CPU性能优化一直是开发者们关注的焦点。ik_llama.cpp作为llama.cpp的一个高性能分支，在CPU推理性能方面展现出了显著优势。本文将深入分析ik_llama.cpp在CPU性能方面的创新突破，并与主流推理引擎进行全方位对比。## 🔥 性能优化核心技术ik_llama.cpp通过多项技术创新实现了CPU性能的质的飞跃：**量化优化突破** 🚀-

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揭秘LLaMA 3微调全流程：5个关键步骤让你快速上手Python脚本开发掌握LLaMA 3微调全流程，轻松构建定制化大模型应用。本文详解数据准备、模型加载、训练配置等5个关键步骤，结合Python脚本实现高效微调，适用于对话系统与文本生成场景，方法清晰易上手，值得收藏。

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开源技术探险家

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&模型合并-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（六）使用LLaMA-Factory合并微调后的模型权重

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如何利用gh_mirrors/ll/llama实现多语言AI对话集成方案 LLaMA 2模型作为Meta开源的强大语言模型，为开发者提供了突破语言壁垒的终极解决方案。gh_mirrors/ll/llama项目专门提供LLaMA模型的推理代码，让开发者和研究人员能够快速集成多语言AI对话能力到自己的应用中。这个项目支持从7B到70B不同规模的模型参数，为各种应用场景提供灵活的解决方案。## 🤖 项目核心功能与架构gh_mirrors/ll/llama项目提供了完

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Llama4模型并行性能：llama-models MP=4 vs MP=8对比在Llama4模型部署过程中，**模型并行（Model Parallelism, MP）** 配置直接影响GPU资源利用率与推理效率。当训练或部署千亿参数级模型时，选择MP=4还是MP=8成为工程师面临的关键决策——前者可能导致单卡内存溢出，后者可能引入过高通信开销。本文基于llama-models代码库，从架构设计、性能瓶颈、实测对比三个维度，为你提供科学选型指南。## 技术背景：Llama...

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福大大架构师每日一题

LLaMA-Factory v0.9.3版本全面解读：多模态模型新特性、丰富基础与指令模型及关键优化 LLaMA-Factory作为开源大模型生态的重要组成，不断推进模型多样化和应用场景扩展。此次v0.9.3版本，推出了InternVL3、Qwen3、Gemma3、Llama4等多款重量级多模态模型，同时引入了音视频推理支持、官方GPU docker镜像、全新推理引擎以及多种优化功能。底层架构稳定性和扩展性得到显著提高，社区活跃度持续高涨。从基础模型覆盖的大参数到轻量级模型，应有尽有；从纯文本到跨模态推理，皆实现功能完善。

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不写一行代码，把大模型变成安全编码专家 | LLaMA-Factory 微调实战，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！本文带你不用写一行代码把 Qwen2.5-Coder-7B 训练成安全编码小助手！

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