新手入门：DGL在昇腾上的安装问题
本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
国产NAS也支持本地部署DeepSeek了：极空间Z423上手
极空间Z423 NAS新增本地部署DeepSeek大模型功能，支持7B和14B两种参数量级模型。本文通过实际测试展示了其性能表现：14B模型运行缓慢，Token输出速度低于每秒10个，而7B模型速度稍快但仍不理想。硬件资源占用高，温度显著上升，风扇噪音增大。作者建议优化交互逻辑、提供局域网接口及更好GPU支持，并预测未来NAS可能加入GPU或NPU以提升推理能力。此功能目前更像战略布局，为后续硬件升级铺垫。
MindIE推理采样后处理参数temperature和top_k的引发的精度问题
在MindIE跑Qwen系列模型推理时，发现当后处理参数top_k较大且temperature=2时，Ascend npu和gpu上均出现模型输出精度问题。原因在于temperature增大导致logits值差距缩小，softmax后概率接近，难以选到正确token。通过减小top_k或top_p可避免此问题。总结：后处理顺序为temperature > top_k > softmax > top_p，temperature越大，logits差距越小，易引发精度问题。