人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理
本教程详细介绍Python与AI开发环境的配置步骤，涵盖软件下载、VS2017安装、Anaconda配置、PyCharm设置及组件安装等内容，适用于Windows系统，助你快速搭建开发环境。
nanoVLM: 简洁、轻量的纯 PyTorch 视觉-语言模型训练代码库
nanoVLM 是一个基于 PyTorch 的轻量级工具包，专为训练视觉语言模型（VLM）设计。它结构简洁、易于理解，适合初学者快速上手。支持在免费 Colab Notebook 上训练，结合视觉 Transformer 与语言模型，实现图像理解和文本生成。项目受 nanoGPT 启发，注重代码可读性与实现效率。
离线推理精度问题分析
传统模型迁移到昇腾设备上出现了精度问题，介绍精度问题的定位方法和解决方案，重点介绍了精度问题的定位定界方法。
从实验室到生产线：机器学习模型部署的七大陷阱及PyTorch Serving避坑指南
本文深入探讨了机器学习模型从实验室到生产环境部署过程中常见的七大陷阱，并提供基于PyTorch Serving的解决方案。内容涵盖环境依赖、模型序列化、资源管理、输入处理、监控缺失、安全防护及模型更新等关键环节。通过真实案例分析与代码示例，帮助读者理解部署失败的原因并掌握避坑技巧。同时，文章介绍了高级部署架构、性能优化策略及未来趋势，如Serverless服务和边缘-云协同部署，助力构建稳健高效的模型部署体系。
昇腾AI4S图机器学习：DGL消息传递接口的PyG替换
DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库，它们在API设计和底层实现上有一定差异，在不同场景下，研究人员会使用不同的依赖库，昇腾NPU对PyG图机器学习库的支持亲和度更高，因此有些时候需要做DGL接口的PyG替换。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。