5分钟跑通大模型推理：Llama-2-7b-chat-hf_rai_1.9.0_m_1.0.1_npu本地运行快速入门教程 想在本地跑通大模型推理，却不知道从哪下手？本文带你用 **Llama-2-7b-chat-hf_rai_1.9.0_m_1.0.1_npu** 模型完成一次完整的本地部署：这是 Meta Llama-2 7B 对话模型（HuggingFace 格式），已针对 **NPU** 做了适配（rai_1.9 2026-11-09T00:00:05.964 |【无需VIP】yolov5s.pt 下载与快速上手：小模型目标检测 10 分钟跑通 「yolov5s.pt资源下载指南」仓库提供 YoloV5 小版本的预训练权重文件 `yolov5s.pt`。完成 yolov5s.pt 下载、加载模型、对自己的图片跑出目标检测推理，整个过程只需几分钟。 | 文件 | 定位 | 大小 | 典型场景 | | --- | --- | --- | -- 2026-11-09T00:00:05.253 |pip install omniedu就够了：用官方SDK几行代码调用OmniEdu AI家教快速上手 **OmniEdu** 是面向 K–12 学习教学闭环的开源教育基础模型家族，覆盖 4B、9B、27B 三种规格。它的官方 Python SDK（PyPI 包 `omniedu`）把模型推理、多模态对话、教学任务指令、批量推理和基准评测都封装成了几行代码——执行 `pip install omnie 2026-11-08T23:59:44.789 |用ToolACE-8B构建你的AI Agent：财务分析、天气查询等3个真实函数调用场景落地 ToolACE-8B 是基于 LLaMA-3.1-8B-Instruct 微调的开源**工具调用（Function Calling）大模型**，专为让 AI Agent 精准调用外部函数而设计。它用 8B 参数量就达到了 Berkeley Function-Calling Leaderboard（B 2026-11-08T23:59:05.958 |如何5分钟免费上手HunyuanVideo-1.5：新手ComfyUI模型下载与目录部署完整教程 想免费体验腾讯 HunyuanVideo-1.5 视频生成模型吗？本教程带你完成 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系列的轻量级版本，适合在边缘设备、本地推理框架上完成中、英、德、法等常见语言之 2026-11-08T23:58:43.7 |看懂 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF：让 68GB MoE 推理模型跑上本地电脑的完整指南 🖥️ **Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF** 是 UkisAI 发布的 Swift Flash Next 推理模型 **GGUF 量化版本**：基于 GSQ-RCO 混合精度量化技术，把约 68GB 级别的 MoE 大模型压缩后打包成 llama 2026-11-08T23:58:05.707 |如何调优gemma-4-26B-A4B-it-MLX-5bit生成参数：temperature、top_k与top_p实战清单 本文带你快速上手 **gemma-4-26B-A4B-it-MLX-5bit** 的生成参数调优：这是一个基于 Google Gemma 4 的 26B 混合专家（MoE）模型官方衍生版本，经 MLX 框架 5-bit 量化后专为 Apple Silicon（M 系列芯片）优化。文章围绕 tempe 2026-11-08T23:58:05.681 |从BytecodeList.def到opcode.json：hbctool操作码表自动生成机制揭秘 hbctool 是一款用于反汇编与汇编 Hermes Bytecode（React Native Hermes 引擎字节码）的开源命令行工具。它能否正确解读字节码，取决于内部那张操作码表 `opcode.json`——而这张表并不是手写的，而是由一份脚本 `opcode_generator.py` 2026-11-08T23:57:43.772 |Audio8-TTS-Realistic-0.6b-bf16 如何调出生动自然语音：temperature、top_p 与 top_k 三参数调优实战 **Audio8-TTS-Realistic-0.6b-bf16** 是一个专为 Apple Silicon 优化的 0.6B 参数多语言文本转语音（TTS）模型，支持 17 种语言和零样本音色克隆，输出 44.1 kHz 高保真音频。想要让它的语音听起来**生动而不跑偏**，关键在于调好 `tem 2026-11-08T23:57:43.188 |d1-Omni-2B-GGUF用户指南：/v1/systemone端点noul、choice与score三种问题类型完全讲解 **d1-Omni-2B-GGUF** 是 Liquid AI 决策模型 d1-Omni-2B 的 GGUF 版本，支持在 CPU/GPU 上做本地推理。配合 llama.cpp 启动服务后，向 **/v1/systemone** 端点发送问题，即可用 **noul**（是/否判断）、**choic 2026-11-08T23:57:05.134 |OSINT 正在 Agent 化：当调查工具开始自己决定下一步查什么 过去十年，OSINT（开源情报）工具的演进主线是「覆盖更多站点、跑得更快」。Sherlock 是这条主线上的典型产物：一条命令，一个用户名，482 个平台并发探测，几秒钟内把散落在各处的账号串成一条线。它的价值在于把重复劳动批量化，但决策权始终在人手里——查谁、查哪几个平台、结果怎么判断、下一步查什 2026-11-08T23:56:44.045 |【无套路自取】计算机网络中文版第6版 PDF：一份解压就能读的完整中文教材包 这个仓库只放了一样东西：《计算机网络中文版第6版》的 zip 压缩包，内含全书扫描版 PDF，约 105 MB。它适合计算机专业学生和自学者，用来系统补齐 TCP/IP 与网络通信原理。 📦 **资源速览** | 项目 | 信息 | | --- | --- | | 资源名 | 计算机网络中文版 2026-11-08T23:56:42.925 |Flutter端侧Agent来了：用flutter_edge_ai_agent的SKILL.md技能让模型真正动手干活 ![Flutter端侧AI与Gemma模型横幅](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/fl/flutter_edge_ai/raw/413ec57cb3e991481b0a91eb658129bf385387ee/website/web/images/gemma-h 2026-11-08T23:56:42.736 |从Base到专属模型：ERNIE-5.5-Flash-Base微调、领域适配与强化学习完全指南 ERNIE-5.5-Flash-Base 是百度开源的高效稀疏 MoE 语言模型：总参数 280B、每 token 仅激活 14B，基于 33.5T tokens 从零预训练，训练上下文最长 128K，微调与推理支持 1M token 上下文。它是**预训练结束、未经任何对齐的 Base 模型**， 2026-11-08T23:55:42.02 |FineDNA数据集结构全景解析：3大训练阶段、23个Mid-training配置、8个SFT领域一文讲清 FineDNA 是 Carbon-X（一个学会"读 DNA"的语言模型）的**完整训练数据集**，一次性覆盖了 Mid-training、SFT、RL 三大训练阶段的全部数据：514B 词元的中间训练语料、20 万+条 SFT 对话和近 10 万条可验证的 RL 提示。本文将带你一文看懂它的目录布局 2026-11-08T23:55:41.785 |用Phi-4-mini-instruct_rai_1.9.0_m_1.0.1_npu构建RAG知识库应用：从零到生产的完整路线图 **Phi-4-mini-instruct_rai_1.9.0_m_1.0.1_npu** 是面向 NPU 加速卡部署的指令微调版 Phi-4-mini 模型，体积小、推理成本低，特别适合用来搭建私有化 RAG（检索增强生成）知识库应用。本文将带你走通"环境准备 → 模型下载 → 知识库构建 → 生 2026-11-08T23:55:41.088 |τ0-VLA LIBERO仿真评测指南：如何复现2000集滚动与97.35%平均成功率 本文带你完整走通 **τ0-VLA** 机器人在 **LIBERO 仿真环境**中的评测流程，逐步复现官方的 **97.35% 平均成功率**与 2000 集滚动。只需一张 GPU 和两套独立的 Python 环境，按照「装环境 → 下权重 → 起服务器 → 跑滚动」四步操作，即可在本地得到与论文一 2026-11-08T23:55:03.224 |GGUF单体文件设计大揭秘：Llama-3-Kimodo-GGML为什么不用按层拆分，Kimodo如何按张量区间读取权重 Llama-3-Kimodo-GGML 是开源动作生成项目 Kimodo 的原生 GGUF 文本编码器，基于 Meta Llama-3-8B-Instruct 与 LLM2Vec 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项目优选 
kerneldeepin linux kernel C 35 | 20 
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心，既是系统性能与稳定性的基石，也是连接处理器、设备与服务的桥梁。 C 593 | 683 
pytorch作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件，TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件，使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU，为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。（关于昇腾NPU：昇腾NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）是华为开发的系列AI加速器。） Python 934 | 1507 - AscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）构建的，面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示，提供昇腾完备表达能力，通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率，支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优 C++ 1021 | 491 
docs暂无描述 Markdown 987 | 6270 
ops-transformer本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库，实现网络在NPU上加速计算。 C++ 1661 | 3339 - ops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。 C++ 1391 | 2139 - ops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。 C++ 1733 | 1645 
cangjie_test仓颉编程语言测试用例。 Cangjie 3832 | 994 - cann-learning-hub
CANN 学习中心仓，支持在线互动运行、边学边练，提供教程、示例与优化方案，一站式助力昇腾开发者快速上手。 Jupyter Notebook 1958 | 734