目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222
服务器下载速度非常的慢。
比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载：
// 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
鸿蒙Flutter智能家居应用开发实战指南 概述 智能家居是鸿蒙全场景生态的重要应用场景。本文讲解如何基于鸿蒙Flutter框架，开发一套完整的智能家居应用，实现设备发现、控制、场景联动、语音交互等核心功能。 欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 系统架构设计 整体架构图 ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户交互层 (Flutter) │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 设备控制面板 │ │ 场景编排 │ │ 语音交互 │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ └───────────────────────┬────────────────────────────────────┘ │ RPC/事件总线 ┌────────────────────
Pi0机器人VLA大模型在昇腾A2平台上的测评文档 * 写在最前面 🌈你好呀！我是 是Yu欸🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*) 写在最前面 版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。 随着人工智能技术的持续神户以及人形机器人产业的快速发展，算力在提升机器人运动控制精度、实时响应能力与智能化水平方面的作用日益凸显。为实现降本增效，国产化算力代替需求不断攀升，本文基于国产化适配的 Pi0机器 VLA大模型，在昇腾 Atlas 800I A2服务器上完成部署与测试，结果表明：该模型在推理性能、推理精度及功能完整性等方面，不仅实现了与英伟达同级别硬件相当的算力表现，更在部分场景下表现出更优的运行效率。 这一成果充分表明：经过深度适配的国产大模型与国产算力平台，已具备支撑高端人形机器人智能化发展的核心技术能力。国产算力在人形机器人领域的应用场景广阔，正加速迈向自主可控、高效可靠的全新阶段。 一、测评概述 1.1 测试目的 本测评旨在验证Pi0机器人视觉
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。 专注于计算机视觉领域，包括目标检测、图像分类、图像分割和目标跟踪等项目开发，提供模型对比实验、答疑辅导等。 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统】19.
快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果 输入框内输入如下内容： 创建一个AI辅助FPGA开发的工具，支持自动生成Vivado项目配置代码，包括IP核集成、约束文件生成和仿真测试脚本。工具应能根据用户输入的硬件描述（如'需要实现一个UART通信模块'）自动推荐最佳实践代码，并支持与Vivado无缝集成。提供错误检测和优化建议功能，帮助开发者快速定位问题。 作为一名FPGA开发者，我经常需要花费大量时间在Vivado的环境配置和代码调试上。最近我发现了一些AI辅助工具，可以显著提升开发效率，今天就和大家分享一下我的实践经验。 Vivado下载与基础配置 1. 首先需要从Xilinx官网下载Vivado设计套件。建议选择最新版本，因为AI工具通常对新版本的支持更好。下载时要特别注意选择适合自己操作系统的版本，Windows和Linux版本在功能上会有一些差异。 2. 安装过程中，建议选择"Vivado HL WebPACK&