昇腾设备部署llama.cpp

硬件环境:

Atlas 800I A2

CPU:KunPeng920 * 192

NPU:Atlas 910B4-1 * 8

内存:1000G

软件环境

操作系统:OpenEuler22.03 LTS

内核:5.10.0-186.0.0.2.1.oe2203sp3.galaxy.aarch64

驱动:24.1.rc2

docker:26.1.3

为了不影响物理环境,安装是在docker容器环境中进行,

由于目前llama.cpp只支持openeuler22.03和ubuntu 22.04,可以下载一个对应操作系统的镜像

此处以vllm-ascend:0.9.1rc1-torch_npu2.5.1-cann8.1.rc1-python3.10-oe2203lts-linuxarm64镜像为例

拉取镜像:

docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/openeuler/vllm-ascend:0.9.1rc1-torch_npu2.5.1-cann8.1.rc1-python3.10-oe2203lts-linuxarm64

支持Atlas 300I Duo Atlas 300T A2(Ascend 910B4)

起容器:

docker run -it -d --net=host --shm-size=500g \ --privileged \ --name vllm-ascend \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/hisi_hdc \ --device=/dev/devmm_svm \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/

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Ollama Windows 安装与使用全指南:零配置本地运行 Llama、DeepSeek 等大模型,保障隐私与高效体验

Ollama Windows 安装与使用全指南:零配置本地运行 Llama、DeepSeek 等大模型,保障隐私与高效体验

Ollama Windows 安装与使用全指南:零配置本地运行 Llama、DeepSeek 等大模型,保障隐私与高效体验 * 🎯 核心摘要 * 一、环境准备与系统要求 * 二、安装 Ollama * 方法一:使用官方安装包(最简单,推荐新手) * 方法二:通过命令行安装(可选) * 三、基础使用:快速开始 * 1. 拉取并运行您的第一个模型 * 2. 常用模型管理命令 * 3. 模型选择建议 * 四、进阶应用 * 1. 使用 API 接口 * 2. 使用图形化界面(WebUI) * 五、常见问题与优化 🎯 核心摘要 Ollama 是一个开源工具,可让用户在 Windows 电脑上轻松运行 Llama、DeepSeek 等主流大语言模型。

从拼搭到人工智能:青少年机器人编程的系统化学习攻略

很多家长问我:“孩子今年X岁,对乐高和编程感兴趣,想学机器人,到底该怎么开始?家里正好有一套泺喜的教具,该怎么利用起来?” 作为一位深耕青少儿编程教育的从业者,我想说:机器人编程不是单纯写代码,它是机械工程、电子电路和计算机科学的综合体。 如果学习路径走错了,很容易在某个阶段遇到瓶颈,导致孩子产生畏难情绪而放弃。而泺喜的金属教具,以其高精度、高强度、接近工业级的特点,为孩子提供了一条更硬核、更贴近真实工程的成长路径。 今天,我们就来梳理一套适合青少年、并结合泺喜教具特色的 “机器人编程系统化学习金字塔” ,帮助孩子从零基础一路通关到人工智能。 第一阶段:机械启蒙与动手感知(6-9岁) 关键词:金属构件、螺丝紧固、传动原理 这个年龄段的孩子还处于皮亚杰认知理论中的“前运算阶段”向“具体运算阶段”过渡期。他们无法理解抽象的语法,但能通过双手感知物理世界。 * 学习内容: 1. 机械搭建:使用泺喜的金属构件(梁、板、轴、齿轮、螺丝螺母),学习使用螺丝刀、

深入解析PX4无人机仿真(2) —— Offboard模式下的精准定点控制

1. Offboard模式基础概念 Offboard模式是PX4飞控中一种特殊的飞行模式,它允许外部系统通过MAVLink协议直接控制无人机的位置、速度或姿态。与传统的遥控器控制不同,Offboard模式下飞控完全依赖外部计算机发送的指令,这使得开发者可以实现复杂的自主飞行算法。 我第一次接触Offboard模式时,最大的困惑是它与其他自主飞行模式(如Mission模式)的区别。简单来说,Mission模式是预先规划好航点让无人机自动执行,而Offboard模式则是实时控制,更适合需要动态响应的场景。比如在目标跟踪、编队飞行等应用中,Offboard模式就是最佳选择。 在硬件连接上,Offboard控制通常通过机载计算机(如树莓派)或地面站实现。我常用的方案是使用ROS系统中的MAVROS包作为中间件,它提供了丰富的ROS接口与PX4通信。这里有个容易踩坑的地方:Offboard模式下必须保持2Hz以上的指令发送频率,否则飞控会触发失控保护。曾经有一次测试时因为网络延迟导致指令间隔过长,无人机突然切回Stabilized模式,差点酿成事故。 2. MAVROS通信机制详解

【无人机路径规划】基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文内容如下:🎁🎁🎁  ⛳️赠与读者 👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。      或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎 💥第一部分——内容介绍 基于PSO-DWA的无人机三维动态避障路径规划研究 摘要:本文聚焦于无人机在三维复杂环境中的动态避障路径规划问题,提出了一种融合粒子群算法(PSO)与动态窗口法(DWA)的PSO-DWA混合算法。该算法首先利用