1. 什么是模型量化 模型量化是将高精度的模型（通常为 32 位浮点数 FP32 或 16 位浮点数 FP16 ）的权重和激活值转换为低精度模型（如 8 位整数 INT8）的过程。 FP32 的值范围为 -3.4*10^38 到 3.4*10^38，有 40 亿个值。而对于 INT8，我们只能看到可能值集内的 256 个值，值范围为

1. 基础包 Kubernetes 版本 ≥ 1.18 socat 必须安装 conntrack 必须安装 ebtables 可选，但推荐安装 ipset 可选，但推荐安装 ipvsadm 可选，但推荐安装 1 apt-get -y install socat conntrack ebtables ipset ipvsadm 2. 端口要求 2.1 基础节点服务 Service Protocol Action Start Port End Port Comment ssh TCP allow 22 22 节点远程管理 docker TCP allow 2375 2376 Docker 远程通信 etcd TCP allow 2379 2380 etcd 集群通信 2.2 Master/Control Plane 组件 Service Protocol Action Start Port End Port Comment apiserver

1. cgroup v1 与 v2 接口路径差别 v1 1 2 3 4 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us /sys/fs/cgroup/cpu/cpuacct.usage /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes v2 1 2 3 4 /sys/fs/cgroup/cpu.max /sys/fs/cgroup/cpu.stat /sys/fs/cgroup/memory.max /sys/fs/cgroup/memory.current cgroup v2 是 v1 的升级版本，具有更统一的资层级管理、精准的资源隔离等优点。但也导致了，写代码时，读取相关接口文件时路径不一样，需要做兼容处理。另外，一个思路就是，统一到一个 cgroup 版本。 Kubernetes 默认支持

同样适用于桌面环境。 1. 准备 node.js 环境 安装 nvm 1 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash 1 2 echo 'export NVM_DIR="$([ -z "${XDG_CONFIG_HOME-}" ] && printf %s "${HOME}/.nvm" || printf %s "${XDG_CONFIG_HOME}/nvm")"' >> ~/.bashrc echo '[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"' >> ~/.bashrc 1 source ~/.bashrc 查看 nvm 版本 1 nvm --version 安装 node.js 1 nvm install 20 升级 npm 1 npm install -g npm 2. 安装 claude-code 安装包 1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 查看版本 1 claude --version 1 1.0.96 (Claude Code) 3. 安装 claude-code-router claude-code 目前仅能调用 Claude 的 API。使

处理故障时，参考或者记录下的内容，持续更新中 1. 容器挂载设备 1 export IMAGE=ascendai/pytorch:2.1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nerdctl run --rm -it --ipc=host \ --device=/dev/davinci7 \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /usr/local/Ascend/add-ons/:/usr/local/Ascend/add-ons/ \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ ${IMAGE} \ /bin/bash 2. 创建 Pod 1 2 export IMAGE=ascendai/pytorch:2.1.0 export NodeName= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 kubectl create -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: test-ascend-pod namespace: default spec: restartPolicy: Never nodeName: ${NodeName} containers: - name: