南京大学空间融入课程重构案例推荐概要：华为开发者空间携手南京大学，基于文理交融特色探索创新模式，把开发者空间融入南大学子课程与实践环节。聚焦 AI、鸿蒙、昇腾等前沿根技术，借校企优质师资合力，让南大学子在课堂解锁多元实践场景，以跨学科实践赋能科技人才创新能力跃升 。面向对象：软件工程专业大二学生课程信息：《计算机操作系统》操作系统专业课、3学分/48学时覆盖人数： 240人/每期授课周期： 8周次一、“计算机操作系统”合作背景南京大学课程“计算机操作系统” 中，低年级学生在本地配置操作系统实验环境过程繁琐、易出错，影响学习体验；借助华为开发者空间云主机可简化环境配置操作、提高实验效率，学生普遍反馈难度偏高，与理论课程关联较弱，无实操，与培养软件工程专业学生操作系统应用能力的目标偏离。二、“计算机操作系统”课程介绍南京大学软件学院开展《计算机操作系统》课程，将原课程基于华为开发者空间云主机的课程实践进行重构。面向软件工程专业大二学生，培养其理解和应用操作系统的能力，特别是开发与操作系统交互的底层软件的能力。三、华为开发者空间的使用场景和优势开发资源：每人一套基于华为云openEuler系统的鲲鹏云开发环境，解决缺少实际环境问题。开箱即用：鲲鹏云开发环境预置各形态服务器，主流开发软件及工具，开箱即用，解决因为配置繁琐、耗时长问题。镜像分享：支持老师制作镜像，并分享给学生在鲲鹏云开发环境操作使用，避免环境不一致问题影响教学进度。容器模板化：支持通过镜像拉起环境，保证环境一致性。四、基于华为开发者空间的课程实验设计面向软件工程专业大二学生，培养其理解和应用操作系统的能力，特别是开发与操作系统交互的底层软件的能力。云平台的操作和云主机的使用内核模块的概念、进程的概念，进程状态的变化等内存管理相关的系统调用的使用、内存管理算法等I/O中断检测、设备驱动编写等文件的操作、文件系统的操作等进程间通信的手段软件包构建的知识、软件包特征的理解等五、基于华为开发者空间的课程实验安排六、课后感言课程改革和实践课帮助理论联系实践，更好的理解计算操作系统和软件应用作业更偏向于软件开发和应用，能够快速上机，节省大量时间完成。 

 华为云开发者空间AI Notebook环境没有patch这个工具，因为编译算子需要用到这个工具，所以有什么办法可以自己安装这个工具吗？

Ollama是一个强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单的命令行界面，使用户能够快速下载、运行和与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，并且特别适合那些希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。DeepSeek-R1:1.5B是一个轻量级的开源推理模型。它通过知识蒸馏技术从性能强大的大型模型（DeepSeek-R1）中迁移了推理能力，旨在以更小的参数量（15亿）实现高效的逻辑推理。该模型专为资源受限的环境设计，内存占用低（约3GB），适合在移动端、边缘计算设备或高并发场景下部署。尽管规模小，它在数学和代码推理等任务上仍具备可观的能力。欢迎来华为开发者空间-云开发环境体验案例，留下您的宝贵意见或建议。 

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 01 在“黑土地”上，为开发者点亮光12月27日-28日，上海华为练秋湖研发中心。冬日的寒风挡不住技术人的热血，2025华为开发者大赛暨开发者年度会议在此盛大举行。华为云CEO周跃峰在现场提到，要联合开发者打造行业AI的“梦工厂”。在这场顶级技术盛会中，观测云的角色非常明确：我们不仅是参与者，更持续护航开发者生态。如果说华为云为开发者提供了广袤的算力“黑土地”，那么观测云所做的，就是在这片土地上构建一套 “全链路数据观测基础设施”。我们深知，对于身处数字化转型深水区的开发者而言，代码能跑只是及格线，“系统稳定、性能强大、数据完整、故障可溯”才是硬道理。在这场顶级技术盛会中，观测云不仅是参与者，也愿意为开发者创新构建稳定高性能的基础设施。 02观测云赛道复盘：英雄配好刀，洞察定乾坤本届大赛，观测云赛道成为了检验开发者实战能力的试金石。决赛现场，我们看到了极具含金量的答辩：- 线上选手跨越地域限制，现场演示了如何利用观测云抽丝剥茧，在复杂的微服务架构下迅速锁定根因；- 线下选手面对评委的犀利提问，从容自信，将极客精神展现得淋漓尽致。这不仅是一场比赛，更是一次关于 “在AI时代，可观测性技术如何持续创造价值”的深度对话。 03巅峰时刻：双云携手，为开发者加冕本次大会的高潮，无疑是颁奖典礼。这不仅是对获奖者的表彰，更是华为云 x 观测云生态紧密融合的有力见证。在聚光灯下，华为云开发者支持与运营部部长 林华鼎 与 观测云CEO助理 沙昀其 共同登台，为在观测云赛道脱颖而出的优胜者颁奖。这一幕极具象征意义——大厂的生态加持 & 垂直领域的极致工具，两者强强联手，共同托举起开发者的创新梦想。正如林华鼎部长所言，华为云致力于构建开放共赢的生态，而观测云正是这一生态中不可或缺的“可观测性基础设施”。                            04现场回响：零距离的观测温度赛场之外，观测云的展台成为了连接开发者与技术的纽带。在观测云展台只有纯粹的技术交流。从eBPF技术的落地应用，到Trace链路追踪的实操演练，观测云的技术专家与参会者们零距离互动。 每一个驻足提问的身影，每一次恍然大悟的点头，都印证了观测云的品牌理念：离开发者近一点，再近一点。 05结语：每一位开发者的智慧皆可扎根生长从观测云入驻华为云云商店，让获取服务更便捷；到打通WeLink，让告警直达工作群，实现秒级协同；再到第一时间适配鸿蒙原生应用（HarmonyOS Next）的监控支持……我们将工具链磨得更锋利，并会继续携手华为云，在工具链、技术社区、生态赋能上持续投入。为了让每一位开发者的智慧皆可扎根生长。观测云特别推出了开箱即用的免费版——为每一位构建者提供可托付的可观测性。比赛虽已落幕，但创新的火种已经点燃。我们也欢迎每一位开发者加入我们的开发者社区，与我们一起成长！

  冬日的蓉城暖意融融，思想的碰撞点亮创新征程。12月20日，G-Star Gathering Day 成都站活动圆满落下帷幕。本次活动由AtomGit及华为云开发者联盟HCDG联合主办，以“AI全栈技术探索：从基础设施到智能应用”为核心主题，集结了数据库领域专家、开源社区领袖与华为云资深工程师，为现场开发者带来了一场兼具深度与实践价值的技术盛宴，让前沿技术理念在交流中生根发芽。  本次活动聚焦AI全栈技术体系，从底层数据库架构、开源生态应用，到开发工具赋能、前端解决方案，再到LLM软硬件协同，多维度拆解技术难点，分享实践经验，为开发者搭建了高效的交流平台与学习桥梁。  数据库作为AI时代的数据基石，其技术演进方向直接影响智能应用的效能。OpenTenBase ACE、Oracle ACE Pro、PostgreSQL ACE尹海文老师以《AI时代需要什么样的数据库》为主题，从环境背景、演进目标、技术挑战及创新构想四个维度，深度剖析了数据库技术发展的关键趋势与突破方向。他结合自身丰富的行业经验，阐释了分布式数据库在AI场景下的优化设计原则，提出通过统一分片策略、复制表优化等方式规避跨节点交互损耗，为开发者构建适配AI时代的数据库架构提供了清晰指引。  开源生态的蓬勃发展为技术创新注入了强劲动力，开源鸿蒙与具身智能的融合更是开辟了全新应用赛道。蜀鸿会创始人、OpenHarmony Python SIG Leader唐佐林老师带来《开源鸿蒙与具身智能应用》分享，深入探讨了OpenHarmony遇上具身智能后的技术碰撞与应用可能。他聚焦开源生态下的智能硬件开发新范式，通过实际应用场景拆解，让现场开发者直观感受到开源技术在智能交互领域的独特优势，为相关领域的技术探索提供了新思路。  好的工具是技术落地的加速器，高效的开发环境更是开发者创新的重要支撑。华为开发者空间运营经理高睿孺老师以《华为开发者空间，助力AI智能应用开发》为题，详细介绍了华为开发者空间的核心价值。作为开发者专属的云上成长空间，这里预置了免费的华为根技术工具和资源，集成昇腾、鸿蒙、鲲鹏等多项核心技术，提供从学习、开发到部署的全旅程支持。无论是AI Agent的快速开发、低代码可视化开发，还是多IDE远程协作，华为开发者空间都能提供适配支持，有效降低开发门槛，加速AI创意落地。  前端作为智能应用与用户交互的核心载体，其智能化升级直接影响用户体验。华为云前端高级工程师赵鹏老师分享的《MateChat 智能化前端解决方案》，为开发者轻松构建智能化应用提供了实用路径。该方案聚焦前端开发的痛点难点，通过标准化的技术框架与组件化设计，简化智能化应用的开发流程，让开发者无需深入钻研复杂算法，即可快速实现应用的智能化升级，大幅提升开发效率。  LLM技术的落地应用，离不开硬件与推理框架的精准匹配。SKFI中韩未来革新加速器社长、华为云HCDE开发者专家唐云峰老师围绕《LLM 硬件与推理框架选型匹配》展开分享，结合行业实践案例，解析了不同应用场景下LLM硬件选型的核心逻辑，以及推理框架与硬件适配的关键要点。他强调，软硬件协同优化是提升LLM应用性能、降低部署成本的核心，为开发者在实际项目中规避选型误区、提升应用效能提供了宝贵经验。  一场场精彩的分享引发了现场开发者的强烈共鸣，互动交流环节中，大家围绕技术细节、实践难点积极提问，嘉宾们耐心解答，现场氛围热烈而浓厚。参会开发者纷纷表示，本次活动的分享内容兼具理论高度与实践指导性，不仅厘清了技术认知上的困惑，更收获了可直接应用于项目的实用方法，为后续的技术探索与项目开发提供了有力支撑。  随着分享环节的结束，G-Star Gathering Day 成都站圆满落下帷幕，但技术探索与交流的脚步从未停歇。

明天，12 月 27 日，2025 华为开发者大赛总决赛暨开发者年度会议将在上海 · 华为练秋湖研发中心正式开启。从代码成型到方案打磨，再到最终站上决赛舞台，这一路并不轻松。明天，所有准备都将被带到现场，用一次完整的展示，交出最终答案。作为本届大赛的合作伙伴与可观测性赛道支持方，观测云已经就位。展台已搭建完成，技术与团队已在现场待命，期待与每一位开发者面对面交流，见证作品真正走上舞台的那一刻。舞台已经亮灯，答案即将揭晓。明天，观测云在练秋湖，等你到场！   

案例介绍本文主要介绍如何在云开发环境中使用鲲鹏服务器通过RPM方式部署MongoDB，并提供了调优指南。案例内容一、概述1. 案例介绍MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。性能调优是一个涉及多个层面的复杂过程，从硬件和操作系统的选择到子系统的设计和算法选择，都需要仔细考虑。在调优过程中，必须遵循一定的原则以确保得到正确的结果。通过本实验，用户可以快速掌握鲲鹏服务器中MongoDB的安装与使用，并对其性能调优有清晰认识。2. 适用对象企业个人开发者高校学生3. 案例时间本案例总时长预计60分钟。4. 案例流程说明：云开发环境准备；配置安装环境；安装MongoDB；调优指南。5. 资源总览本案例预计花费0元。资源名称规格单价（元）时长（分钟）华为开发者空间云开发环境-开发桌面鲲鹏通用计算增强型 kc2 | 4vCPUs | 8G | Euler免费60二、操作步骤1. 云开发环境准备登录华为开发者空间，点击开发平台 > 云开发环境 > 开发桌面，点击创建按钮，创建开发环境：自定义开发环境名称，点击确定按钮，创建开发环境：开发环境状态由创建中变为已就绪：点击更多->开机，开发环境状态变为运行中：点击远程桌面，进入开发桌面：2. 配置安装环境停止防火墙。sudo systemctl stop firewalld.service关闭防火墙。sudo systemctl disable firewalld.service查看防火墙状态。sudo systemctl status firewalld.service创建数据目录以存储MongoDB的数据文件。执行如下命令创建数据目录。sudo mkdir /datasudo mkdir -p /data/mongo配置外网Yum源：查看Yum源，可以看到存在外网Yum源（存在后缀为.repo的文件）。ls /etc/yum.repos.d/使Yum源生效。sudo yum clean allsudo yum makecachesudo yum list配置本地Yum源：下载OS镜像文件。（备用下载地址：https://mirrors.huaweicloud.com/centos-vault/altarch/7.6.1810/isos/aarch64/CentOS-7-aarch64-Everything-1810.iso）sudo wget https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0013/CentOS-7-aarch64-Everything-1810.iso挂载OS镜像文件，编辑文件。sudo mount /home/developer/CentOS-7-aarch64-Everything-1810.iso /mntsudo vim /etc/fstab按“i”进入编辑模式，在文件末尾添加如下信息。输入完成后按“Esc”键，输入 “:wq”，按“Enter”保存并退出编辑。/home/developer/CentOS-7-aarch64-Everything-1810.iso /mnt iso9660 loop 0 0备份Yum源。cd /etc/yum.repos.dsudo mkdir baksudo mv *.repo bak配置本地Yum源。cd /etc/yum.repos.dsudo vim local.repo按“i”进入编辑模式，在文件末尾添加如下信息。输入完成后按“Esc”键，输入 “:wq”，按“Enter”保存并退出编辑。[local]name=local.repobaseurl=file:///mntenabled=1gpgcheck=0查看local.repo文件。sudo cat local.repo使Yum源生效。sudo yum clean allsudo yum makecachesudo yum list3. 安装MongoDB本文以MongoDB 4.0.12版本为例通过RPM包安装MongoDB和MongoDB Tools的操作步骤。安装依赖包。cd ~sudo yum -y install python2 python2-setuptools python2-devel net-tools切换到“/root”目录下，分别下载MongoDB和MongoDB Tools的RPM包。sudo cd /rootsudo wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/yum/el/7/aarch64/Packages/database/mongo-4.0.12-1.el7.aarch64.rpm --no-check-certificatesudo wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/yum/el/7/aarch64/Packages/database/mongodb-tools-4.0.6-1.aarch64.rpm --no-check-certificate安装MongoDB和MongoDB Tools的RPM包。sudo rpm -ivh mongo-4.0.12-1.el7.aarch64.rpm sudo rpm -ivh mongodb-tools-4.0.6-1.aarch64.rpm查看安装后的MongoDB和MongoDB Tools的RPM包和路径。sudo rpm -qa | grep mongo-4.0.12 sudo rpm -qa | grep mongodb-tools-4.0.6-1ll /usr/local/mongo/bin/ ll /usr/local/mongodb-tools/bin/   查看MongoDB版本。cd ~sudo find / -name mongod 2>/dev/nullsudo /usr/local/mongo/bin/mongod --version修改MongoDB的配置文件，删除并新建“/etc/mongodb.cnf”文件。sudo rm -f /etc/mongodb.cnfsudo vim /etc/mongodb.cnf按“i“进入编辑模式，添加如下内容，添加完成后按“Esc”键，输入“:wq”，按“Enter”保存并退出编辑。dbpath=/data/mongologpath=/data/mongo/mongo.loglogappend=trueport=27017fork=trueauth=falsebind_ip=0.0.0.0配置文件参数说明：dbpath代表数据文件存放目录。logpath代表日志文件存放目录。logappend=true代表日志以追加的形式添加。port代表端口号。fork=true代表以守护程序的方式启用，即在后台运行。auth=false代表连接数据库不需要验证用户名和密码。bind_ip代表可以访问的地址。127.0.0.1表示自己访问，0.0.0.0 表示所有人都能访问。启动MongoDB数据库，使用配置文件启动MongoDB数据库。sudo nohup /usr/local/mongo/bin/mongod -f /etc/mongodb.cnf &确认MongoDB数据库进程是否正常启动，可以看到数据库进程ID为2995且已正常启动。sudo ps -ef | grep mongod查看MongoDB数据库的监测端口，在本例中MongoDB数据库的监测端口为27017。sudo netstat -anpt 、登录MongoDB数据库并验证数据库是否可以正常运行。cd /usr/local/mongo/binsudo ./mongo查看当前存在的数据库，并输入“exit“退出。show dbs  验证MongoDB Tools中的命令是否正常，进入MongoDB Tools的bin目录。cd /usr/local/mongodb-tools/bin/验证MongoDB Tools命令是否正常。本文以mongorestore和mongoreplay为例进行说明。sudo ./mongorestore --versionsudo ./mongorestore --helpsudo ./mongoreplay --versionsudo ./mongoreplay --help4. 调优指南4.1 缓存参数调优编辑文件，按“i“进入编辑模式，将“vm.swappiness = 0“ 修改为“vm.swappiness = 1“，修改完成后按“Esc”键，输入“:wq”，按“Enter”保存并退出编辑。sudo vim /etc/sysctl.conf原理：vm.swappiness值越大，越积极使用交换分区；值越小，越积极使用内存，将值设置为“1”，以减少交换分区的使用。 执行如下命令使修改生效。sudo sysctl -p将dirty_ratio参数设置为“5“，表示内存里的脏数据百分比不能超过这个值。echo 5 | sudo tee /proc/sys/vm/dirty_ratio4.2 数据库参数调优通过调整数据库的配置参数，可以有效提升数据库的性能和可靠性（根据实际需求设计即可）。请参见下表修改数据库的配置文件。配置文件默认为“/etc/mongodb.cnf”，修改配置文件后需重启数据库生效。参数说明建议acheSizeGBcacheSizeGB参数控制WiredTiger引擎使用内存上限。如果一台机器只部署一个MongoDB，建议设置成内存的60%。OplogOplog用于MongoDB的复制。建议大小设置为可用disk空间的5%。commitIntevalMs控制MongoDB的journal日志刷新。建议使用默认值，值越大，性能越好，但数据丢失可能性更大。syncPeriodSecs控制flush到磁盘的时间间隔。建议使用默认值，值越大，性能越好，但影响数据库可靠性。noprealloc是否启用数据文件预分配。建议设置为true。noscripting是否启用脚本引擎。建议设置为true。notablescan是否允许表扫描。建议设置为true。4.3 客户端优化编辑文件。sudo vim /etc/sysctl.conf按“i”进入编辑模式，在末尾追加以下内容。net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.core.somaxconn = 65535net.core.netdev_max_backlog = 8096net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192net.ipv4.tcp_keepalive_time = 600net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 3000 参数说明：参数说明net.ipv4.tcp_tw_reuse允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接 0：关闭（default）1：开启net.ipv4.ip_local_port_range用于向外连接的端口范围net.core.somaxconn定义了系统中每一个端口最大的监测队列的长度，这是个全局的参数，默认值为128net.core.netdev_max_backlog每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目net.ipv4.tcp_max_syn_backlog表示那些尚未收到客户端确认信息的连接（SYN消息）队列的长度，默认为1024，加大队列长度为262144，可以容纳更多等待连接的网络连接数net.ipv4.tcp_keepalive_time表示如果套接字由本端要求关闭，这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间，默认为2小时net.ipv4.tcp_fin_timeout表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭net.ipv4.tcp_max_tw_buckets表示系统同时保持TIME_WAIT sockets的最大数量，默认为180000追加完成后按“Esc”键，输入“:wq”，按“Enter”保存并退出编辑。执行以下使修改结果立即生效。sudo sysctl -p至此，鲲鹏BoostKit之MongoDB安装与调优全部完成。

你好，我参与的华为云开发者沃土云创计划（个人方向）于2025年11月25日提交了学习代金券（应用开发与构建）的申请，目前申请状态仍显示为审核中。12月18日向审核后台提供的负责人邮箱cloudbbs@huaweicloud.com发送邮件咨询，至今未答复，鉴于2025年度自然年即将结束，恳请尽快完成审核流程。 如有任何疑问或需补充信息，请及时告知。

为紧跟人工智能与信息技术发展的前沿浪潮，深化产教融合，帮助2025级新生树立清晰的专业认知与职业规划，近日，一场主题为“华为云开发者日西安站-华为开发者空间，赋能人工智能与电子信息专业认知”的专题报告会在西京学院教二楼2201教室隆重举行。本次活动由西京学院电子信息学院电子信息与智能工程系主办，特邀华为高级工程师胡宇担任主讲嘉宾。电子信息与智能工程系主任朱锐副教授、人工智能教研室主任王旭启教授以及于长青教授、李超凡等老师，2025级人工智能、电子信息专业的全体新生共同参加了本次活动。  活动伊始，朱锐对华为胡宇工程师进行了介绍，并强调本次活动是学院深化校企合作、推动产教融合的重要举措，希望通过引入华为这样领先企业的技术与生态资源，帮助同学们开阔视野，明确学习方向。随后，主讲嘉宾胡宇以他15年深厚的开发经验和对华为开发者空间的深刻理解，为同学们开启了一场关于AI时代智能应用开发的探索之旅。首先他系统介绍了华为开发者空间的核心定位。他指出，该平台是华为为全球开发者量身打造的专属开发空间，全面整合了昇腾、鸿蒙、鲲鹏、盘古大模型等业界顶尖技术与资源。平台通过提供180小时免费云开发环境、100万次云函数调用、每周200万MaaS Tokens以及免费的AI Notebook、鸿蒙云手机等丰富权益，旨在降低开发门槛，为开发者提供从代码编写、模型训练到应用部署的全流程、智能化开发体验，真正赋能每一位开发者在AI时代创新。通过高校合作，为大学教学提供丰富的实验工具和实验资源支持；通过开发者空间学习竞赛，提升大学生动手技能，为大学生就业奠定坚实基础。  在开发者空间实操环节，胡宇结合生动详实的案例，将理论知识与实际应用紧密结合，现场演示了华为开发者空间的强大功能。他展示了如何利用鲲鹏云开发环境进行应用的迁移与调测，如何通过昇腾AI云服务进行大模型的LoRA微调与推理，以及如何运用ModelArts Versatile AI应用开发平台，通过简单配置“分钟级”构建出属于自己的AI Agent。同时，他还详细介绍了平台内置的220+实操文档、13+微认证和12+学习课程，鼓励同学们通过空间资源进行系统化的学习与实践，将理论知识转化为实际开发能力。报告内容深入浅出，既有宏观的技术生态展望，又有具体的操作细节指导，极大地激发了同学们的学习热情和探索欲望。在会后提问交流环节，现场气氛异常热烈，同学们踊跃提问，问题涵盖了鸿蒙操作系统的实际应用、日常学习方式与资源获取、前沿技术趋势以及未来就业前景等方方面面。胡宇结合自身丰富的行业经验和华为生态的广阔前景，对同学们的疑问进行了耐心细致、专业透彻的解答，为同学们指点迷津，增强了他们学好专业、投身科技事业的信心。活动最后，于长青对本次活动进行了总结，他鼓励同学们要以此次报告会为契机，充分利用华为开发者空间等优质免费资源，主动拥抱技术变革，积极投身实践，努力将个人发展融入到国家科技创新的大潮中。本次华为开发者空间专业认知报告会的成功举办，不仅让西京学院电子信息工程和人工智能专业的新生们对当前主流的AI开发技术与平台有了直观和深入的了解，更为他们的专业学习和未来职业规划点亮了一盏明灯，标志着学院在培养适应新时代发展需求的高素质应用型人才的道路上又迈出了坚实的一步。

基于华为开发者空间（云开发环境·容器）与 MaaS 构建 「HDiet 智膳」饮食AI助手案例介绍依托华为开发者空间（云开发环境·容器）与 MaaS API ，打造 AI 智膳饮食助手，聚焦营养均衡与科学进食。案例内容一、概述1.1 案例介绍在 AI 应用开发中，环境配置繁琐与算力资源受限常是开发者的痛点。华为开发者空间 提供了开箱即用的云端高性能容器环境，结合 MaaS 的模型即服务能力，可显著降低开发门槛并提升效率。本案例将带您构建 「HDiet 智膳」 —— 一个轻量级但功能完备的 AI 营养助手。项目基于 FastAPI 构建，集成了 Agent 编排、RAG（检索增强生成） 与 MCP（模型上下文协议） 技术。核心能力包括：多模态识别：支持菜品图像识别与热量估算。智能膳食规划：基于本地知识库提供个性化食谱与营养建议。安全与个性化：内置过敏原规避逻辑与用户用餐记录分析。案例覆盖了从环境创建、代码编写到本地与云端联调的完整流程，适合个人开发者及中小团队低成本验证 AI 营养健康场景。1.2 适用对象高校学生：学习 AI 应用开发与云原生技术。个人开发者：低成本验证 AI 创意与构建 MVP。企业研发人员：探索 MaaS 与云开发环境的工程化落地。1.3 案例时间本案例预计时长：60 分钟1.4 系统业务流程本系统采用 RAG (检索增强生成) + MCP (工具调用) 的双引擎架构，业务调度逻辑如下：智能编排层SSE 请求意图分析需要知识需要计算上下文组装数据结果推理请求流式 Token实时渲染路由决策FastAPI 后端检索知识库 (RAG)调用 MCP 工具构建 Prompt用户前端华为云 MaaS1.5 资源总览本案例预计花费：0 元资源名称规格单价（元）时长（分钟）华为开发者空间 - 云开发环境鲲鹏通用计算增强型 kc1 | 2vCPUs | 4G | HCE免费60二、基础环境与资源准备2.1 领取注册开发者空间开发者空间是您的专属云上成长平台，预置了免费的华为根技术工具与资源。操作步骤：点击 免费领取 进入活动页面。点击 “立即领取”。⚠️ 注意：领取前需登录华为账号。如无账号，请先注册并完成实名认证。2.2 云开发环境（容器）的创建及操作进入控制台：登录 华为开发者空间 - 云开发环境 平台，右侧页签选择 容器，点击 创建。创建云开发环境（容器），平台为开发者提供了提供了三类容器模板：从空白创建、公开模板和私有模板。从空白创建：预置标准的鲲鹏通用计算增强型 kc1/2vCPUs/4G/HCE。公开模板：包含Go、Java、Node、Python、All In One等云开发环境（容器）模板，预置了标准的开发工具及环境基础。私有模板：自行创建的私有模板。以公开模板中的Python开发环境为例，这里对其进行选中，点右下角的确定。配置参数：在配置页面填写以下信息，其他保持默认即可。开发环境名称：HDiet镜像名称：Python参数说明样例开发环境名称必填，不支持数字开头HDiet镜像名称必填，选择预置模板PythonCPU/内存默认配置（不可改）2C/4G确认创建：点击 创建开发环境。等待约 2 分钟，状态由“创建中”变更为 已就绪。启动环境：点击操作栏的 更多 > 开机。等待 1-3 分钟，状态变为 运行中。2.3 VS Code远程连接云开发环境（容器）华为开发者空间 - 云开发环境（容器）支持VS Code等IDE远程连接。在云开发环境（容器）“test”操作栏点远程连接 > VS Code。注：若Visual Studio Code未安装，请点前往下载，然后点继续前往，跳转官网，手动下载安装。若VS Code已经在PC本地安装，Google浏览器将会提示“要打开Visual Studio Code吗？”，点击打开Visual Studio Code。安装插件：打开 VS Code，自动弹出（或搜索）安装 Huawei Developer Space 插件。点击 Install Extension and Open URI。授权登录：插件安装后会自动跳转网页，点击 确认授权，随后返回 VS Code 确认登录成功。建立连接：在云开发环境列表中，点击目标环境（HDiet）右侧的 Connect 按钮。在弹出的新窗口中选择 Linux，并在指纹确认弹窗中点击 Continue。连接成功后左下角显示绿色连接状态。2.4 模型服务开通与配置领取代金券：访问 活动页面 领取百万 Token 代金券，并在 费用中心 确认到账。开通商用模型：进入 MaaS 控制台，选择 模型推理 > 在线推理。在 商用服务 列表中找到 DeepSeek-V3-64K，点击 开通服务。获取 API Key：点击 调用说明，记录 API 地址 和 模型名称。进入 API Key 管理，点击 创建 API Key。⚠️ 重要：创建后立即保存 Key，关闭弹窗后将无法再次查看。三、「HDiet 智膳」饮食AI助手3.1 功能介绍本系统基于 FastAPI + SQLite + MaaS 架构，前端采用原生 HTML/JS 实现。交互模式：支持 SSE 流式对话，打字机效果实时渲染。业务流程：卡片式 UI 设计，支持“知识库检索 → 工具调用 → AI 回答”的全链路可视化。核心功能：个人档案管理、健康工具集（BMI/热量计算）、会话历史管理。3.2 项目亮点可解释检索: 关键词高亮、来源锚点、同义词扩展与标签加权MCP 工具统一: 单位与精度统一，Pydantic 校验，调用审计日志流式体验: SSE 分段标记，StreamParser 自动折叠；AI 卡片支持导出/复制健壮性: 指数退避重试、错误映射、健康检查 /healthz 与 /readiness数据与会话: SQLite WAL、索引优化、自动标题摘要、个人档案驱动个性化3.3 项目结构code/ ├── app.py # FastAPI 主程序：路由与服务入口 ├── database.py # 数据层：SQLite 连接池与 WAL 模式配置 ├── maas_client.py # 模型层：封装华为 MaaS API 调用与错误处理 ├── agent/ # 核心逻辑层 │ ├── agent.py # 编排引擎：RAG 检索 + Prompt 构建 │ └── mcp.py # 工具集：热量计算、营养分析等函数 ├── knowledge/ # 知识库：Markdown 格式的营养学资料 └── static/ # 前端资源 ├── index.html # 单页应用入口 └── stream_parser.js # SSE 流式解析器3.4 项目部署获取代码与安装依赖：在终端中执行以下命令：git clone https://gitcode.com/weixin_52568491/HDiet_Demo.git cd HDiet_Demo pip install -r requirements.txt配置环境：修改 config.json 文件，填入 2.4 节中获取的 API_KEY 和 API 地址。启动服务：python app.py服务启动后，点击右下角弹窗的 Open in Browser，或访问 http://localhost:8000。3.5 功能验证基础对话：发送“推荐一份减肥食谱”，观察流式输出。知识库检索：询问“糖尿病饮食注意”，验证 RAG 召回效果。工具调用：发送“一碗米饭热量”，查看热量计算工具的调用日志。四、项目总结与拓展路线4.1 成果回顾✅ 核心链路打通：完成「前端流式渲染 → Agent 编排 → RAG 检索 → MCP 工具 → MaaS 推理」的闭环验证，首屏响应稳定在 1~2s 内。🔍 可观测与可解释：引入结构化日志、TraceId、健康检查 /readiness，并在前端以卡片形式呈现检索来源、工具结果与 AI 回答，提升可解释性。🧠 个性化体验：支持个人档案驱动的默认参数、自动会话命名、历史持久化（WAL + 索引），为多轮营养咨询打好数据基础。4.2 运营与优化重点维度当前痛点下一步优化并发能力SQLite 单实例写入上限评估引入 MySQL/PG + 连接池，配合缓存层知识库维护Markdown 静态文件更新成本高接入向量检索 + 同义词表自动化维护用户反馈缺少可视化数据盘点在前端加入 KPI 看板（会话量、命中率、工具调用占比）4.3 拓展路线多模态输入：结合 OCR 与图像识别，支持上传体检报告/菜品照片，自动抽取关键参数写入档案。数据持久化升级：迁移 RDS，启用连接池 + WAL，配合对象存储实现会话备份与回溯。知识图谱：将现有 Markdown 知识拆分为实体/关系，接入图数据库，辅助生成可追溯的营养建议链路。我正在参加【案例共创】第8期 基于华为开发者空间云开发环境（容器）开发构建AI应用https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282197603883890106-1-1.html

提供“一站式”鲲鹏云化服务：包括应用移植可行性评估、移植方案设计、应用移植改造支持、性能调优服务、移植验证测试支持、业务上线支持等系列服务，同时专注鲲鹏云应用型人才培养，满足企业国产化改造各项要求，为客户业务平滑上鲲鹏云保驾护航。一站式专家服务支撑客户业务批量移植改造上云，100+HCE OS原厂开发，100+移植专家团队，40+行业场景，400+ 组件迁移实施实战经验。技术最佳实践 800+。【案例】某香港Top金融客户作业系统移植适配鲲鹏平台，支撑信创和效率提升。痛点挑战：1、系统架构复杂，涉及多个服务间的依赖，移植困难。2、应用厂商和维护人员对鲲鹏云平台使用存在盲区。解决方案：1、系统调研分析客户系统业务间逻辑和依赖，给出整体移植方案；2、重点难点问题攻关，优化程序并压测；3、客户相关人员国产化技术赋能培训，金种子培养。服务价值：1、客户作业系统100%平滑移植到鲲鹏平台；2、对标x86部分组件效率提升10%-20%；3、应用厂商和运维人员100%掌握国产化相关技术。

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者 从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。面对海量用户并发开发、测试对资源弹性与隔离性的高标准要求，华为开发者空间 - 云开发环境深度融合了弹性云主机的高性能计算与容器技术的敏捷弹性，通过构建集高效计算、安全隔离、敏捷部署于一体的云原生基础设施，不仅保障了云开发环境的稳定可靠，更实现了资源的秒级伸缩与高效利用，为加速应用创新提供了坚实底座。欢迎来华为开发者空间-云开发环境体验案例，留下您的宝贵意见或建议。

 ​ 2025年华为开发者大赛暨开发者年度会议门票正式开启预约！诚邀您莅临开发者盛典，在最美华为研发中心-上海练秋湖（贝壳厅），大赛总决赛角逐、主论坛大咖分享、分论坛技术演讲、开发者创意展区、实操CodeLabs、优秀开发者颁奖！共同感受云上创新的无限可能，见证开发者们如何以代码为桨，驶向更远的远方！门票预约：cid:link_0想了解大会亮点、议程安排的开发者们，点击官网获取最新信息！大会官网：cid:link_1​

背景：业界算力按着类型分类包含通算、智算、超算。 云超算是云上关键负载类型，基于Hyperion-Research数据，全球云HPC算力占HPC总空间17%，5年平均增长率17.6%。 包含典型负载工业、科研、气象、能源、制药、金融、生命科学、渲染等广泛场景。芯片仿真作为其中一个细分场景，伴随国家芯片工业崛起，算力诉求持续增长，是未来云超算增长的关键机会和方向。关键挑战：芯片仿真算力成本占比较低，相比线下定制硬件如何提供足够的性能、效率，满足客户业务效率即仿真时长诉求是上云的关键。同时芯片仿真是数据敏感型业务，如何切入场景打消客户顾虑是关键挑战。场景切入选择：从芯片设计制造环节看，包含芯片设计、生产制造、测试过程。 越向前端数据敏感型越高，对应上云的意愿相对低。制造和测试环境相对数据敏感型更低，上云难度更小。 其中对于算力有强烈诉求的阶段，包含OPC、良品分析等过程。 这部分算力诉求和芯片的工艺、芯片晶体管密度直接相关，伴随国产芯片崛起，这部分算力持续增长。例如：OPC场景(光学畸变矫正仿真), 通过大量的计算仿真，弥补矫正掩膜版，最终实现设计与实际芯片预期一致。   再比如： 良品率检测，通过采集晶圆的图像信息，识别每个单元的良品情况。  容易理解，芯片复杂度、工艺水平直接决定了算力规模诉求。解决方案：1）从基础算力角度，选择高主频通用算力，结合生态兼容性可以选择X86、鲲鹏算力。 基于物理核、动态关核提升单核睿频3.6GHz+，单核内存带宽、OS性能优化、RDMA 7us低时延网络满足仿真高性能诉求。 即保障云上资源、算力统一，同时满足云上单核高性能诉求。2）头结点大内存容量诉求，可以选择M系列、E系列算力。基于400Gbps组网支持头结算任务的快速分发和收据收集，提升集群仿真训练效率。3）从调度器角度，可以选择Slum 或者多瑙等调度器，实现资源灵活。满足万核、十万核、乃至百万核集群调度和任务管理诉求。4）基于网络和LandingZone能力组合满足客户数据安全、传输安全。实现事前可控、事中可视、事后可审。5)   基于SFS Turbo，提供百万IO，20G带宽，1~2ms低时延高性能存储。  展望：面向国产化芯片仿真，需要结合公司芯片积累，繁荣国产生态。面向HPC场景加速服务化能力构筑。提供一站式服务。结合灵衢关键能力，持续提升网络吞吐、降低时延，提升大规模集群线性度。