1.1         找到ModelArts打开浏览器，在搜索框输入“华为云”>“华为云全球云服务专场”>“登录”>“填写账号密码”1.2      在ModelArts上进行授权在华为云首页，依次选择“产品”>“人工智能”>“AI开发平台ModelArts”，进入服务页面，点击“控制台”按钮，进入控制台页面。第一次使用ModelArts平台，会提示权限不足，需要授权OBS服务和SWR服务。（建议全选授权） 点击上面红框的“此处”的超链接，进入授权委托页面，选择“新增委托”，权限配置选择“普通用户”，然后点击“创建”按钮即可。重新回到ModelArts控制台页面，提示权限不足的红框就消失了，可以正常使用了。1.3         使用训练作业进行多节点训练选择“训练管理”——>“训练作业”——>“创建训练作业”——>启动方式“自定义”——>资源类型“Ascend”——>实例规格选择“Ascend: 8*Ascend-snt9b3(64GB) | ARM: 192 核 1536GB ——>实例数“选择自己的节点数”——>  提交

【华为开发者空间+仓颉编程语言案例】产品体验官活动获奖名单如下：积分榜获奖名单yd_238822659、yd_284637750、banjin恭喜以上3名获奖用户，请获奖用户通过以下问卷反馈奖品收件信息（7月15日前反馈有效），感谢大家对云声平台的关注和支持~近期热门的仓颉编程语言小伙伴们用了吗？还不知道怎么实践？可以来华为开发者空间，空间提供的云主机环境已经预装了仓颉工具链和CodeArts IDE for Cangjie，即开即用，非常便捷。我们提供的案例结合代码体验，让大家更直观的了解仓颉语言。还不来试一试？体验完后提交开发者空间优化建议，还可以领取开发者礼包，包括但不限于华为耳机、手环、鼠标、云宝等好礼，快叫上小伙伴一起提建议吧~ 【实践项目】体验项目项目名称难度系数1仓颉初体验：开启仓颉语言的神秘大门★★2仓颉基础大揭秘：数据类型的奇妙世界★★3仓颉之函数的魔法宝典★★★4仓颉之结构体、类与接口的奇幻乐园★★★5仓颉之枚举类型与模式匹配的冒险之旅★★★6仓颉之泛型和扩展的神奇天地★★★7仓颉之Collection 类型的精彩舞台★★8仓颉之包与异常处理的智慧战场★★★9仓颉之I/O 操作的交互奥秘★★★10仓颉宏实现语言集成查询LINQ★11仓颉 – C跨语言编程实现控制台小游戏★★12基于仓颉编程语言+DeepSeek实现智能聊天助手开发秘籍★★★更多实践案例见“开发者空间案例中心” 【活动时间】2025年5月15日-6月10日 【参与方式】01 体验仓颉实践项目   》   02 去云声平台提建议    》  03 建议评估公示（5个工作日内）  》   04 获奖公示 ps：建议标题需要以“开发者空间体验官”开头 【奖项设置】奖项设置评选条件获奖名额激励礼品有效建议奖1、有效建议数量不少于2条，有效建议由内部技术专家评审得出2、建议内容需针对上述仓颉编程语言实践项目PS：有效建议数量达到3个，建议总积分额外增加10%；建议数量5个及以上，建议总积分额外增加15%；3名积分榜第1名：1000元礼品/人积分榜第2名：800元礼品/人积分榜第3名：500元礼品/人优质建议奖1、有效建议不少于2条，由内部技术专家评审选出10名每人100-200元开发者定制礼品【活动说明】1、建议预审通过即为有效建议，其中1条有效功能类建议为1分，1条有效体验类建议为0.3分；有效建议奖与优质建议奖可叠加2、建议提交时需要在标题中以“【开发者空间体验官】”为建议标题开头，比如【开发者空间体验官】开发者空间增加XX/优化XX/导入XX等3、建议内容仅针对以上“华为开发者空间+仓颉编程语言实践”项目中涉及的云产品，非以上实践项目涉及产品建议内容不参与此活动4、优质建议要求建议对云产品功能及优化改进有重要作用，优先从已被采纳的建议的选择；建议内容需要表述清晰，有明确的建议方案，最好有操作截图或链接等能进一步详细描述；高价值建议数量不限，且与有效建议奖可叠加，每位用户每月最多可获得一次。5、注意事项1）若出现积分相同且排名一致的情况，结合已实现和已采纳建议情况，由内部技术专家选出价值更高的建议用户给予奖励2）同一用户在同一页面（文档）提出的同一类用户体验问题（包括但不限于错别字、语句不通顺、视觉体验等），在通过审核后仅算作一条有效建议数3）若发现代他人提交优化建议，此建议分值只取原分值30%；若发现2次及以上重复提交他人建议，或3次及以上重复提交体验类相关建议进行恶意刷量（包括但不限于错别字、语句不通顺、视觉体验等），取消本人活动参与资格；在活动截止日前进行大量刷屏提交建议，或者重复提交同类型体验建议，直接取消活动参与资格4）以上兑换礼品均为仓库现有实物礼品，有货的情况下优先满足，其中1-3名可优先选择华为自营品牌电子礼品，礼品价值不能超过商品原价，无货则不可以指定，如遇商品缺货，将随机换成其他等价值礼品发放5）此【开发者空间体验官】与云声月度例行激励活动不叠加，若标题无【开发者空间体验官】标记，则有效建议默认参与月度例行激励

🌟 【青春直播-学生布道师专场】WS63E星闪开发板快速入门指南：开启星闪技术之旅📢 第11期华为开发者布道师技术直播 | 郑州轻工业大学杨阳同学，连续两届嵌赛海思赛道国奖得主倾囊相授✨技术深度解析：嵌赛老兵将为你深度解析星闪技术的核心优势与开发实战技巧。✨从零开始：全面覆盖从环境搭建到“海思智棒”优秀星闪体验官案例开发的完整路径。✨实用技巧：分享技术原理、场景化案例、备赛避坑指南，帮助你快速攻克物联网项目开发难题。✨直播互动：现场答疑，与大咖近距离交流，解决你的开发困惑。时间：5月15日（周四） 19:00-20:30【星闪开发者必看！】两届嵌赛国奖得主+华为开发者布道师+优秀星闪体验官，揭秘"海思智棒"实战案例！手把手教你用WS63E开发板打造物联网爆款项目，星闪开发指南+嵌赛备赛锦囊限时领，直播间抽奖送惊喜礼品，快快点击报名！报名地址：WS63E星闪开发板快速入门指南：开启星闪技术之旅

FAQ专区：昇腾AI芯片: 点击查看异构计算框架CANN: 点击查看ModelArts: 点击查看MindSpore其它问题汇总: 点击查看持续更新中......

各位亲爱的版主们，大家好！经过大家一个月的努力角逐，4月外部版主激励评比结果已出炉，数据公示如下，请查看！（在新标签页打开图片可查看清晰大图/见附件）·外部版主激励规则：点击了解更多转正礼/基础任务/额外任务（在线时长15小时+，主题帖15+，回帖30+，技术长文5+/原创技术干货1+，合集1+，有效回复问题求助帖10+，话题互动1+，完成这4项指标可获对应价值的代金券/实物礼品）请完成任务获得激励的版主，点击填写激励发放意愿统计问卷反馈截止时间：2025年5月19日，以便小编进行相应的激励发放。注：在线时长数据达标后，才会再去考察达标版主的三项任务完成情况；主题数+回帖数达标后，才会再去考察达标版主的技术长文数量情况。

快速上手：ModelArts简单的使用实战多机多卡用公共池的训练作业基于昇腾服务器广告词生成案例手册基于昇腾NPU部署llamafactory单机多卡微调Qwen3教程 官网视频：点击查看

1.1         找到ModelArts打开浏览器，在搜索框输入“华为云”>“华为云全球云服务专场”>“登录”>“填写账号密码”1.2         在ModelArts上创建训练作业在华为云首页，依次选择“产品”>“人工智能”>“AI开发平台ModelArts”，进入服务页面，点击“控制台”按钮，进入控制台页面。第一次使用ModelArts平台，会提示权限不足，需要授权OBS服务和SWR服务。（建议“全选”授权）点击上面红框的“此处”的超链接，进入授权委托页面，选择“新增委托”，权限配置选择“普通用户”，然后点击“创建”按钮即可。重新回到ModelArts控制台页面，提示权限不足的红框就消失了，可以正常使用了。1.3         使用ModleArts的Notebook依次按照以下操作步骤，“控制台”>“开发者环境-Notebook”>选择自己需要的配置“立即创建”>“提交”>“打开”根据自己的需求选择合适的镜像。选择创建之后，直接点击提交选择pytorch实例，点击运行按钮直接执行

如今智能科技无处不在，从智能音箱至自动驾驶汽车，再到聊天机器人，它们正以不同的方式提升着我们的生活体验。然而，究竟怎样的应用才能称得上是“AI原生应用”呢？。由华为云学堂技术团队精心打造的DeepSeek大模型部署系列课程，融合实战经验，体验在线实操，边学边练，为你扫清学习障碍。一次学习终身受用，省去万元试错成本，职业竞争力飙升！本课程主要讲述AI原生应用的基本概念、核心特点及典型应用场景，详细阐述华为云应用平台AppStage与华为云AI原生应用引擎的产品优势、功能及应用场景，最后通过一个规划旅游行程实践具体介绍Agent的编排使用。1、了解AI原生应用的基本概念2、熟悉华为云应用平台AppStage3、熟悉华为云AI原生应用引擎4、掌握Agent的编排使用点击课程链接学习，开启你的AI模型部署高光时刻！

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行各业智能化转型的重要引擎。特别是2024年，大模型技术不仅在技术层面取得了突破，更在实际应用中展现出了巨大的潜力与价值。由华为云学堂技术团队精心打造的DeepSeek大模型部署系列课程，融合实战经验，体验在线实操，边学边练，为你扫清学习障碍。一次学习终身受用，省去万元试错成本，职业竞争力飙升！本课程主要介绍CodeArts盘古助手，通过CodeArts一系列强大的辅助编码功能，帮助开发者高效提升编码效率和质量。课程内容涵盖了CodeArts在自动生成代码及其测试用例方面的应用，通过多个代码生成案例，帮助大家更深刻地理解和掌握CodeArts工具的实际应用。课程目标：1、了解CodeArts盘古助手2、熟悉CodeArts辅助编码功能3、掌握CodeArts自动生成代码及测试用例4、熟悉CodeArts代码生成案例点击课程链接学习，开启你的AI模型部署高光时刻！

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大模型实践，手把手教你玩转AI。由华为云学堂技术团队精心打造的DeepSeek大模型部署系列课程，融合实战经验，体验在线实操，边学边练，为你扫清学习障碍。一次学习终身受用，省去万元试错成本，职业竞争力飙升！本课程主要讲述大模型应用开发工具包，包括RAG开发工具包llamaIndex、langchain RAG模块以及Agent开发工具包langchain Agent模块，并了解llamaIndex、Langchain的基本概念、学会使用如何使用这些工具包。。课程目标：1、掌握利用llamaIndex、 langchain RAG模块构建RAG的流程2、掌握利用langchain构建Agent的流程3、了解llamaIndex、 langchain的核心模块和功能 点击课程链接学习，开启你的AI模型部署高光时刻！

“随着异构计算需求的增长，ARM架构服务器在数据中心领域的应用日益广泛。本文深入探讨了华为鲲鹏处理器在Python科学计算生态中的应用实践，分析了DevLit优化框架在鲲鹏平台上的部署与性能优化方法，并通过实验数据验证了该方案在大规模数据处理场景下的效能提升。研究表明，通过针对性优化，鲲鹏架构能够为Python科学计算工作负载提供显著的性能与能效优势。”1. 背景计算架构多样化已成为当今高性能计算领域的重要趋势。华为鲲鹏处理器作为基于ARM架构的高性能计算平台，以其卓越的能效比和可扩展性，正在数据中心和科学计算领域获得广泛应用。Python作为科学计算和人工智能领域最流行的编程语言之一，其在新兴计算架构上的性能优化成为研究热点。本文旨在探讨基于华为鲲鹏架构的Python科学计算生态系统构建，以及DevLit优化框架在此平台上的应用实践。通过分析鲲鹏架构的技术特性，结合Python计算框架的优化方法，为高性能计算应用提供参考方案。2. 鲲鹏架构技术特性分析2.1 鲲鹏处理器架构概述华为鲲鹏处理器基于ARM v8架构设计，采用多核心设计理念，具有以下关键特性：高核心密度：单芯片最高支持64核心，提供强大的并行计算能力大缓存架构：三级缓存结构，L3缓存容量达128MB，有效减少内存访问延迟优化的向量计算单元：支持SVE（Scalable Vector Extension）指令集，适合科学计算工作负载创新的内存子系统：支持DDR4-3200内存，带宽可达192GB/s华为鲲鹏920处理器采用7nm工艺制程，在保持高性能的同时，能效比相比同类x86处理器提升30%以上，这一特性使其在数据中心应用中具有明显优势。2.2 与传统x86架构的差异分析鲲鹏架构与x86架构在指令集、内存访问模式和缓存策略等方面存在显著差异：指令集特性：ARM指令集相比x86更为精简，指令译码效率更高内存访问模式：ARM架构采用不同的内存一致性模型，影响并行程序性能向量计算能力：SVE指令集提供可扩展的向量长度，相比x86的AVX-512具有更好的灵活性这些差异对Python科学计算库的性能有直接影响，需要针对性优化才能发挥鲲鹏架构的最大潜力。3. Python在鲲鹏平台的适配与优化3.1 Python核心解释器优化针对鲲鹏架构特性，Python解释器的优化包括：字节码执行引擎优化：利用ARM架构的寄存器优势，减少内存访问内存管理优化：根据鲲鹏内存子系统特性，调整垃圾回收策略JIT编译优化：针对热点代码路径，生成ARM原生指令优化后的Python解释器在鲲鹏平台上基准测试性能提升20%-35%，显著改善了CPU密集型任务的执行效率。3.2 科学计算库适配主流Python科学计算库在鲲鹏平台的适配情况：表1: 科学计算库在鲲鹏平台的适配状态+------------+---------------+---------------------+| 库名称 | 版本号 | 性能状态 |+------------+---------------+---------------------+| NumPy | 1.21.0+ | 完全优化，性能+40% || SciPy | 1.7.0+ | 基本优化，性能+25% || Pandas | 1.3.0+ | 部分优化，性能+15% || scikit-learn| 1.0.0+ | 基本优化，性能+20% |+------------+---------------+---------------------+核心优化策略包括：利用BLAS/LAPACK优化实现（OpenBLAS-ARM）向量化计算利用SVE指令集内存访问模式优化，减少缓存失效多线程并行计算框架调整4. DevLit优化框架概述与应用4.1 DevLit框架介绍DevLit是一个专为异构计算环境设计的高性能计算优化框架，具有以下特点：抽象计算图表示：将计算任务抽象为计算图，便于分析和优化自动调度策略：根据硬件特性自动选择最优执行策略算子融合技术：减少内存访问，提高计算密度硬件感知优化：针对不同硬件平台生成优化代码在鲲鹏平台上，DevLit通过深度整合ARM计算库和编译技术，为Python应用提供了强大的性能提升能力。4.2 DevLit在鲲鹏平台的部署方案DevLit在鲲鹏平台的部署架构如图1所示： +------------------+ | Python应用层 | +------------------+ | +------------------+ | DevLit优化层 | +------------------+ / \ +--------------+ +--------------+ | 计算图优化器 | | 代码生成引擎 | +--------------+ +--------------+ \ / +------------------+ | 鲲鹏硬件抽象层 | +------------------+ | +------------------+ | 鲲鹏处理器 | +------------------+部署流程包括：安装鲲鹏优化版Python开发环境部署DevLit优化框架核心组件配置硬件特性感知模块安装优化后的科学计算库应用程序适配与调优本文分享自华为云社区博客《鲲鹏架构的Python高性能计算实践与DevLit优化框架应用【华为根技术】》，作者： i-WIFI。

在 Docker 中以 root 用户身份运行容器的几种方法要确保用户进入 Docker 容器时就是 root 用户，有几种实现方式：方法1：在 Dockerfile 中指定 USER rootFROM base_image USER root # 其他指令... 这会使容器默认以 root 用户运行，但请注意安全性风险。方法2：在 docker run 命令中指定用户docker run --user root your_image方法3：构建时指定用户docker build --build-arg USER_ID=0 -t your_image . 然后在 Dockerfile 中：ARG USER_ID USER ${USER_ID:-0}

ensure_ascii=False 的作用在 Python 的 json.dump() 或 json.dumps() 函数中，ensure_ascii 参数控制 非 ASCII 字符（如中文、日文、韩文等） 如何存储在 JSON 中：⚡ ensure_ascii=True（默认值）非 ASCII 字符会被转义为 Unicode 编码。例如：import json data = {"text": "你好，世界"} print(json.dumps(data)) 输出：{"text": "\u4f60\u597d\uff0c\u4e16\u754c"} 这是标准的 JSON 安全格式，确保在任何环境下都能正确解析，但人类难以阅读。⚡ ensure_ascii=False允许非 ASCII 字符原样输出，不会转义为 \uXXXX 格式。例如：import json data = {"text": "你好，世界"} print(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) 输出：{"text": "你好，世界"} 这样更方便人类阅读，但仍需确保文件以 UTF-8 编码存储，否则可能出现乱码。为什么 ensure_ascii=False 很重要？提高可读性：不需要手动解码 Unicode 转义字符。中文字符直接可见，便于调试和修改。国际化支持：在需要存储 中文、日文、韩文、表情符号（如 😊）等时，直接显示原字符更有意义。配套设置 encoding='utf-8'：with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False) 如果文件以 UTF-8 保存，JSON 数据也能正确读取。

llama-quantize 是一个用于量化 LLaMA 模型文件的工具，它可以将高精度模型(如 FP32)转换为低精度的量化版本以减少模型大小和提高推理效率。基本用法./llama-quantize [选项] model-f32.gguf [model-quant.gguf] type [nthreads] model-f32.gguf: 输入的高精度模型文件model-quant.gguf: 输出的量化模型文件(可选，默认替换输入文件名)type: 量化类型(数字或名称)nthreads: 使用的线程数(可选)主要选项量化控制选项--allow-requantize: 允许对已量化的张量重新量化(可能降低质量)--leave-output-tensor: 不量化输出层张量(提高质量但增加大小)--pure: 禁用混合量化，所有张量使用相同量化类型重要性矩阵相关--imatrix file_name: 使用指定文件作为重要性矩阵优化量化--include-weights tensor_name: 对这些张量使用重要性矩阵--exclude-weights tensor_name: 不对这些张量使用重要性矩阵高级选项--output-tensor-type: 指定输出层的量化类型--token-embedding-type: 指定token嵌入层的量化类型--tensor-type TENSOR=TYPE: 选择性量化特定张量--keep-split: 保持输入模型的分片结构--override-kv: 覆盖模型元数据量化类型工具支持多种量化类型，按质量和大小大致排序如下:高压缩、低质量(low precision)量化:IQ1_S, IQ1_M, IQ2_XXS, IQ2_XS, IQ2_S, IQ2_M (1.56-2.7位/权重)TQ1_0, TQ2_0 (三元量化)Q2_K, Q2_K_S (2位量化)中等压缩、中等质量:IQ3_XXS, IQ3_XS, IQ3_S, IQ3_M (3-3.66位)Q3_K_S, Q3_K_M, Q3_K_L (3位混合)Q4_0, Q4_1 (4位基本)较小压缩、较高质量:IQ4_NL, IQ4_XS (4.25-4.5位非线性)Q4_K_S, Q4_K_M (4位混合)Q5_0, Q5_1, Q5_K_S, Q5_K_M (5位)Q6_K (6位)接近原始质量的选项:Q8_0 (8位)F16, BF16 (16位浮点)无损选项:COPY: 仅复制不量化F32: 原始32位浮点每种量化类型的预估模型大小(以Llama-3-8B为例)和性能指标(perplexity增量)都提供在帮助信息中，可以作为选择参考。