仅用于测试发帖，无需回复

发布技术文章时，参考资料的链接触发了“正文内容中超链接不在白名单中”的提示。如果暂时不申请新增白名单，怎样保留来源名称和完整网址？修改后还要检查哪些设置，避免再次卡在发表步骤？

各位好，我们用一个短文本抽取服务（意图识别 + 关键字提取，少量带图的信息抽取）跑在 vLLM-Ascend 上，延迟远高于这个负载应有的水平。在动手改之前想请各位帮忙核对一下启动配置。环境硬件：Ascend 910B 64G × 4模型：Qwen3.6-35B-A3B，W8A8引擎：vllm-ascend拓扑：TP=2 + EP，2 副本负载：输入 < 1k token，输出 60150 token，约 10% 请求带 12 张图，thinking 已关现象均值 3.2s，P99 到几十秒，最差 30s 以上。输入短、输出也短，单靠解码量解释不了；没有 OOM，服务稳定不重启。我的怀疑（如有错误请直接指出）max-num-seqs 128 配 max-num-batched-tokens 16384，是吞吐优先的配法。一次 forward 服务上百条序列，单条 TPOT 被摊薄数倍，交互场景下换错了资源。max-model-len 65536 放长请求进调度器，一条长请求能连续多轮占满预算，把小请求钉住——这是我判断尾部尖刺的主因。高并发下开 MTP。官方教程建议 num_speculative_tokens: 1，且并发少于 2 才建议开；我们 128 并发 + 3 draft + enforce_eager，方向可能是反的。另外 method 名 qwen3.5_mtp 是否与当前版本匹配？3B 激活的 MoE 用 TP=2 + EP，切走的多是通信不是计算。W8A8 权重 35~37GB，单卡 64G 应该放得下，4 副本 × TP=1 是否更优？想请教这个模型单卡 910B、batch 1 下的 TPOT / TTFT 大概是多少？想有个基线。交互式短请求场景下，max-num-seqs 一般设多少？是不是首要的调节旋钮？昇腾上这个模型 MTP 在并发 8 以上还有收益吗，还是只适合低并发？4 × TP=1 是不是 3B 激活 MoE 在 64G 卡上的合理形态？有没有图捕获或 EP 负载均衡上的坑？还有没有我们漏掉的昇腾参数（--async-scheduling、mc2_comm_alg、enable_npugraph_ex、weight_nz_mode、capture size）？正在验证先做最小改动：max-num-seqs 24、max-model-len 8192、max-num-batched-tokens 4096，并删掉 speculative-config；测完 TPOT / TTFT / 排队深度再决定要不要换拓扑。结果会回帖补充。谢谢！

请问部署失败怎么看原因？

【摘要】 本教程教你用华为云 AI Shell 体验 QQ 邮箱 Agently Mail Agent，从安装配置到收发邮件、下载附件，跑通一个完整的 AI 邮箱自动化闭环。给 AI 一个邮箱：AI Shell + QQ 邮箱 Agent 实战教程本教程教你用华为云 AI Shell 体验 QQ 邮箱 Agent Mail，从安装配置到收发邮件、下载附件，跑通一个完整的 AI 邮箱自动化闭环。📌 教程概览项目说明平台华为云 AI Shell（浏览器即开即用的 AI 终端）邮箱服务QQ 邮箱 Agent Mail（面向 AI Agent 的专属邮箱）难度⭐⭐ 初级，适合有基本终端经验的用户预计耗时20–30 分钟核心能力自然语言收发邮件、搜索邮件、下载附件、自动化工作流一、为什么选 AI Shell + QQ 邮箱 Agent？1.1 AI Shell 是什么？华为云 AI Shell 是一个浏览器端对话式 AI 终端，把大模型能力和命令行环境融合在一起。你用自然语言下达指令，AI 自动理解意图、生成命令并执行——不需要你逐条手敲 CLI。AI Shell官网：cid:link_1一键直达AI Shell:cid:link_0核心优势：🚀 即开即用：浏览器打开就能用，无需本地安装环境🤖 对话式操作：说"帮我查邮件"就行，不用记命令🔗 终端 + AI 结合紧密：适合演示 Agent 如何通过 CLI 工具接入外部服务🛡️ 沙箱隔离：操作在云端环境执行，不污染本地系统1.2 QQ 邮箱 Agent Mail 是什么？QQ 邮箱近期推出的 Agent Mail，是专门面向 AI Agent 的邮箱服务。可以理解为——给 AI 单独准备的工作邮箱。核心特点：📮 与个人邮箱隔离：AI 用的是专属邮箱，不碰你的私人邮件📨 完整邮件能力：收发邮件、搜索邮件、下载附件🤖 自然语言驱动：Agent 直接用自然语言操作邮箱⚙️ 自动化工作流：支持邮件触发 → 处理 → 回复的自动流程🔍 可追溯：后台可查看收发记录和授权状态💡 一句话理解：AI Shell 是 AI 的"手"（终端执行），Agent Mail 是 AI 的"信箱"（邮件收发），两者组合 = 一个能自己收发邮件的 AI 助手。二、开始前准备2.1 你需要准备三样东西序号准备项说明①华为云 AI Shell 入口进入 AI Shell 服务②QQ 邮箱 Agent Mail 体验权限前往 QQ 邮箱 Agently Mail 页面申请/开通③微信（用于扫码授权）安装 CLI 后需微信扫码完成绑定2.2 安全建议⚠️ 重要提醒：不要把个人主邮箱直接交给 AI！Agent Mail 的设计初衷就是把 AI 邮箱和个人邮箱隔离开。请始终使用专属邮箱进行测试，这样即使 Agent 出现误操作，影响范围也可控。三、在 AI Shell 里安装 Agently Mail CLI3.1 进入终端模式打开 AI Shell 后，确认你已进入可执行命令的终端模式。你应该能看到一个类似下方的界面：┌──────────────────────────────────────────────┐ │ AI Shell > 对话 / 终端 │ ├──────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ user@ai-shell:~$ _ │ │ │ │ [对话输入框] 请输入你的指令... │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘3.2 让 Agent 自动安装在对话输入框中，直接对 AI Shell 说：请阅读 https://agent.qq.com/doc/cli-setup.md 文档， 按照步骤为我安装并配置 Agent Mail CLI。Agent 收到指令后会：拉取文档 — 自动访问 CLI 安装文档解析步骤 — 理解安装流程和依赖项执行安装 — 在终端中逐条运行安装命令处理依赖 — 自动解决环境依赖问题提示授权 — 安装完成后引导你进行扫码授权你看到的终端输出大致如下：# Agent 自动执行的过程 $ curl -sL https://agent.qq.com/install.sh | bash ↓ Downloading Agently Mail CLI... ✓ CLI installed to ~/.local/bin/agently-mail $ agently-mail --version Agently Mail CLI v1.0.0 $ agently-mail config init → Initializing configuration... → Please scan QR code to authorize...💡 这一步的重点：不是"你手敲多少命令"，而是观察 Agent 是否能完整自主地完成 CLI 接入。这正是 AI Shell 的价值所在。四、扫码授权绑定4.1 微信扫码安装 CLI 后，Agent 会在终端中显示一个二维码：┌─────────────────────────┐ │ │ │ ██████████████████ │ │ ██ ██ │ │ ██ ▓▓▓▓▓▓▓▓ ██ │ │ ██ ▓▓▓▓▓▓▓▓ ██ │ │ ██ ▓▓▓▓▓▓▓▓ ██ │ │ ██ ██ │ │ ██████████████████ │ │ │ │ 请用微信扫码完成授权 │ └─────────────────────────┘操作步骤：打开手机微信扫描终端中显示的二维码在手机上确认授权终端显示绑定成功4.2 绑定成功确认授权完成后，终端会显示：✅ Authorization successful! Email: agent-xxxxx@qq.com Status: Connected Quota: 100 emails/day (trial) You can now use natural language to operate your mailbox.4.3 这一步意味着什么？概念说明AI 身份AI Shell 中的 Agent 实例邮箱身份Agent Mail 分配的专属邮箱地址绑定关系Agent 获得该专属邮箱的操作权限安全边界你的个人邮箱权限不暴露给 AI完成后，你可以在 Agent Mail 后台查看收发记录和授权状态，便于追踪 Agent 做了什么。五、第一次实战：让 AI 收发邮件5.1 从低风险任务开始🟢 建议：先让 Agent 搜索邮件，不要一上来就发信。任务 ①：查看最近收到的邮件你对 AI Shell 说：查一下最近收到的邮件Agent 执行并返回：📋 最近 5 封邮件： 1. 【发件人】noreply@github.com 【主题】Your weekly digest 【时间】2026-06-28 09:12 【摘要】本周 GitHub 活动汇总：3 个 PR 合并，2 个 Issue 关闭... 2. 【发件人】invoice@example.com 【主题】六月发票 - 订单 #2024-0615 【时间】2026-06-27 16:30 【摘要】附件包含六月电子发票 PDF... 3. 【发件人】hr@company.com 【主题】简历投递回复 - 面试邀请 【时间】2026-06-27 10:05 【摘要】已收到简历，邀请 6 月 30 日面试... ...任务 ②：搜索特定邮件你对 AI Shell 说：找出上周和项目有关的邮件Agent 执行并返回：🔍 搜索关键词：项目 | 时间范围：上周 找到 3 封相关邮件： 1. 【主题】项目周报 - 第 26 周 【发件人】pm@team.com | 2026-06-23 【关键信息】本周完成 5 个任务，下周计划 3 个里程碑... 2. 【主题】Re: 项目架构评审反馈 【发件人】architect@team.com | 2026-06-24 【关键信息】架构方案 v2 已更新，请 review... 3. 【主题】项目预算审批通过 【发件人】finance@company.com | 2026-06-25 【关键信息】Q3 预算已批准，总额 ¥120,000...任务 ③：下载附件你对 AI Shell 说：下载第一封邮件里的附件Agent 执行并返回：→ 正在获取邮件附件... → 邮件: 【六月发票 - 订单 #2024-0615】 → 附件: invoice_2024_06.pdf (245KB) ✅ 下载完成！ 保存路径: ~/downloads/invoice_2024_06.pdf 文件大小: 245 KB MD5: a3f5e8b2c1d4...任务 ④：发送测试邮件🟡 注意：先发给自己的测试地址，确认格式、主题和签名都正常。你对 AI Shell 说：帮我发一封邮件给 test@example.com， 主题是"AI Agent 测试邮件"， 内容写"这是一封由 AI Agent 自动发送的测试邮件，请忽略。"Agent 执行并返回：→ 正在发送邮件... 收件人: test@example.com 主题: AI Agent 测试邮件 正文: 这是一封由 AI Agent 自动发送的测试邮件，请忽略。 ✅ 发送成功！ 邮件 ID: agent-mail-20260628-001 发送时间: 2026-06-28 14:32:05六、进阶：邮件自动化工作流当你熟悉了基本操作，可以尝试让 Agent 执行多步骤工作流：6.1 邮件摘要助手帮我整理今天的邮件： 1. 搜索今天收到的所有邮件 2. 按重要程度分类（工作/通知/广告） 3. 生成一份摘要报告Agent 返回示例：📊 今日邮件摘要报告 (2026-06-28) ═══════════════════════════════════ 📌 工作邮件 (3 封) ├─ 项目周报已提交，等待 review ├─ 客户反馈：产品 v2 建议增加导出功能 └─ 架构评审通过，可进入开发阶段 🔔 通知邮件 (2 封) ├─ GitHub: 3 个 PR 待合并 └─ 系统监控: 服务器 CPU 使用率正常 📢 广告邮件 (1 封) └─ 云服务促销：新用户优惠（可忽略） ⏱️ 需要处理: 2 封（项目周报 review + 客户回复）6.2 自动回复流程检查是否有来自 hr@company.com 的邮件， 如果有面试邀请，帮我回复确认参加， 并在我日历上标记面试时间。6.3 附件批量归档搜索所有包含发票附件的邮件， 把附件按月份下载到 ~/invoices/ 目录， 并生成一份文件清单。七、适合展示的实战场景场景描述适合人群🧾 发票归档自动搜索发票邮件，下载 PDF 附件，按月份归档财务/行政📰 订阅摘要汇总订阅邮件内容，生成每日/每周摘要信息工作者💼 简历投递回复自动筛选简历邮件，回复面试邀请HR📦 订单邮件整理提取订单号、物流信息，生成跟踪表电商运营🔔 告警邮件处理按优先级分类告警邮件，紧急的立即通知运维工程师八、风险与安全建议8.1 两条核心原则🔴 原则一：不要把个人邮箱直接交给 AIAgently Mail 的设计初衷就是把 AI 邮箱和个人邮箱隔离开。个人邮箱包含大量隐私信息（银行账单、私人通信、密码重置链接等），直接交给 AI 会带来隐私泄露和越权风险。🟡 原则二：先确认再执行第一次演示尽量使用低权限、低风险的测试邮箱。所有涉及发送、删除、转发的操作，建议先让 Agent 展示意图，确认后再执行。8.2 安全检查清单使用 Agently Mail 专属邮箱，而非个人邮箱测试环境与生产环境隔离发送邮件前确认收件人和内容定期检查 Agently Mail 后台操作日志敏感操作（删除、转发）设置二次确认不在公开代码仓库中暴露邮箱配置信息九、总结我们做了什么通过本教程，你完成了一个 AI 邮箱助手的最小可用闭环：安装 CLI → 扫码授权 → 查邮件 → 搜邮件 → 下附件 → 发邮件 → 自动化工作流核心收获AI Shell 不只是终端，而是一个可以执行邮箱任务的 Agent 工作台Agently Mail 不只是邮箱，而是专为 AI 设计的自动化邮件接口自然语言驱动，从"敲命令"到"说需求"，交互方式发生了质变安全隔离，AI 邮箱与个人邮箱分开，风险可控下一步探索🔗 结合定时任务，实现每日邮件自动摘要推送📊 接入更多数据源，做邮件 + 日历 + 文档的联动🤖 搭建多 Agent 协作流程，让不同 Agent 处理不同类型邮件

前言通过运单号和物流公司编码等信息发起订阅，当货物放入驿站/快递柜后，会将对应驿站取件码通过回调地址推送至客户。支持推送、查询两种方式获取取件码。如果没有传回调地址，也可以通过查询接口查询取件码（必须订阅成功后才可以使用查询接口，否则无效）。必须在运单进入驿站前发起订阅，否则无效。支持的驿站：下载支持的驿站清单共有发起订阅、查询取件码、推送3个功能。应用场景需要有收货提醒功能的场景。例如购物APP、公众号等，用于日常收件、寄件与退换货、代取与特殊管理等。API介绍戳这里查看详情发起订阅通过快递信息，发起订阅。请求说明名称类型必须说明shipperCodeString是快递公司编码，详见：下载快递公司编码对照表logisticCodeString是运单号callBackUrlString否回调地址senderMobileString否发件人号码virtualNumberString否虚拟号码（若单号做了隐私保护，可通过虚拟号查询）senderAddressString否发件人地址receiverMobileString是收件人电话receiverAddressString否收件人地址返回样例{ "code": 200,// 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",// 返回码对应描述 "taskNo": "043439882226367117195632",// 本次请求号 "charge": true, // 计费标志 "data": { "logisticCode": "79105030690097",//运单号 "shipperCode": "ZTO" //快递公司编码 } } 查询取件码请求说明名称类型必须说明shipperCodeString是快递公司编码logisticCodeString是运单号senderMobileString否发件人号码virtualNumberString否虚拟号码（若单号做了隐私保护，可通过虚拟号查询）senderAddressString否发件人地址receiverMobileString是收件人电话receiverAddressString否收件人地址返回样例{ "code": 200,// 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",// 返回码对应描述 "taskNo": "043439882226367117195632",// 本次请求号 "charge": true, // 计费标志 "data": { "logisticCode": "79105030690097",//运单号 "shipperCode": "ZTO", //快递公司编码 "pickUpCode": "xxx",//取件码 "pickUpAddress": "xxx",//代收点地址 "pickUpStation": "xxx" //代收点名称 } } 推送说明当货物放入驿站/快递柜后，会将取件码信息推送至callBackUrl接口数据结构{ "pickUpCode": "13-3-5236", "code": "200", "pickUpAddress": "xxx街道xx中心1幢", "logisticCode": "9816475xxxxxx", "shipperCode": "YZPY" }

您好，管理员：我的华为云账号：hid_hsh3y03uyp835gc；问题：发布文章提示账号异常限制互动；说明：自查暂未发展违规，请求复核解除限制，后续我将严格遵守社区内容规范。

华为云码道远程连接虚拟机后，AI侧栏加载不出来，显示正在激活扩展

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为保障社区内容安全，需要开启超链接及图片地址的安全校验功能，仅支持已知安全性的域名跳转；其他外链不能保障其安全性，暂不支持发布及访问。 如若您在社区发布博客或者论坛帖子的过程中，有相关链接无法正常跳转，可在此贴下面回复您需要添加到白名单的链接地址，工作人员会第一时间刷新超链白名单内容。 附：华为云社区编辑器超链接&图片白名单站点清单

老师您好 请问练习题全部计算正确 且运算时间没有超过demo的T的话 分数大概是多少呢 因为只有得分 不知道应该更多关注正确率还是时间

请问何时有新一期的赛题？

申请官网链接：https://developer.huawei.com/home/aiinnovation.html，点击“立即加入”进入申请页申请页（额度名称）：额度名称建议以“长安大学”为前缀，后面加“项目名称”，比如"长安大学大语言模型训练"申请页（附件）：点击”支持pptx格式，附件大小20M内，文件名称不能包含特殊字符，下载模板文件”下载模板；根据场景选附件1或者2。科研创新/技术合作→选1人才培养→选2“附件1-科研创新类项目申报评审模板”ppt中18页“项目算力资助费用预算”或“附件2-人才培养类项目申报评审模板”ppt中11页“项目算力资助费用预算”；用到昇腾AI算力价格，请参考华为云定价官网地址：https://www.huaweicloud.com/pricing/calculator.html#/modelarts ，区域选择：西南贵阳一或华东二 申报指南官网链接：https://developer.huawei.com/home/aiinnovation.html，点击“申报指南”

保存镜像以notebook为例说明：Notebook实例状态必须为“运行中”才可以一键进行镜像保存。在Notebook列表中，对于要保存的Notebook实例，单击右侧“操作”列中的“保存镜像”。在“保存镜像”页面，配置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息，勾选“我已知晓变更带来的风险，同意进行镜像保存”，单击“确定”保存镜像。在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织，可以单击“立即创建”，创建一个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，请耐心等待。此时不可再操作实例（对于打开的JupyterLab界面和本地IDE仍可操作）。快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长，如果在快照中时，实例因运行时间到期停止，将导致镜像保存失败。镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”。在左侧导航栏，按需选择以下操作。新版：单击“镜像”，在“镜像管理”页面的“已注册镜像”页签，可以查看该镜像详情。旧版：单击“镜像管理”，在“镜像管理”页面的“已注册镜像”页签，可以查看该镜像详情。单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID、状态、资源类型、镜像大小、SWR地址等。详情请参考华为云官网：https://support.huaweicloud.com/docker-modelarts/docker-modelarts_6002.html  步骤三：Notebook中保存镜像 数据备份以OBS产品为例OBS通过如下方式实现备份：将OBS中的数据下载到本地，本地备份数据。详情请参考华为云官网：https://support.huaweicloud.com/obs_faq/obs_03_0072.html 不用的资源删除请参考文档：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02126202014209364116-1-1.html