Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。
用户可以在得物购物，也可以在得物社区分享自己的生活。 得物社区中的视频使用双列流，每条内容包含封面、标题等。 对得物社区的创作者而言，选择视频封面是创作链路的重要环节。 对得物社区的消费者而言，封面是影响 CTR（点击率）的关键因素。 封面推荐可以降低创作者的创作成本，提高消费者 CTR。
一、项目背景 1.传统运维的痛点与挑战 2.Kubernetes 与 Operator 的优势 3.平台建设的核心目标 二、建设历程 1.平台架构概览 2.多云管理：跨云资源托管，告别 kubeconfig 切换地狱 3.中间件运维：Kafka 扩容，从黑屏脚本到白屏可视化 4.Node 管理：从黑屏脚本到白屏化平台 5.PV 云盘管理：打破孤盘与繁琐操作的枷锁 6.CPU Burst 管理：关键时刻的“应急电源” 7.YAML 管理服务：让配置变更安全、可控、可回滚 三、项目收益总结 四、经验总结与反思 五、未来展望
创作者服务平台作为得物为社区创作者提供的PC端视频发布入口，地位非常重要。且随着功能的升级迭代，用户群体也越来越多。但我们偶尔会收到如下反馈： 视频损坏，无法播放 视频模糊 曝光度问题 黑屏，只有声音，没有画面
众所周知，英伟达(Nvidia)自2006年推出CUDA以来，经过近20年的发展，尤其是经历了以卷积为代表的深度学习和近两年以Transformer为基础的LLM的推动，CUDA编程基本上成为了GPU编程的代名词。CUDA作为GPU的编程语言，不仅使用户能充分发挥Nvidia GPU的高性能的并行计算能力，也逐渐构筑了一个包括硬件、驱动、开发库和编程技巧的完备生态链，从而使CUDA成为了人工智能、高性能计算和云计算中的核心依赖。
得物开放平台是一个把得物能力进行开放，同时提供给开发者提供 公告、应用控制台、权限包申请、业务文档等功能的平台。 面向商家：通过接入商家自研系统。可以实现自动化库存、订单、对账等管理。 面向ISV ：接入得物开放平台，能为其产品提供更完善的全平台支持。 面向内部应用：提供安全、可控的、快速支持的跨主体通讯。 得物开放平台目前提供了一系列的文档以及工具去辅助开发者在实际调用API之前进行基础的引导和查询。 但目前的文档搜索功能仅可以按照接口路径，接口名称去搜索，至于涉及到实际开发中遇到的接口前置检查，部分字段描述不清等实际问题，且由于信息的离散性，用户想要获得一个问题的答案需要在多个页面来回检索，造成用户焦虑，进而增大TS的答疑可能性。
随着人工智能技术的快速发展，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和生成对抗网络（GANs）等领域，AIGC（AI Generated Content）得到了广泛应用，这一技术的进步使得内容创作变得更加高效与多样化，推动了各个行业的创新与变革。对于测试而言，基于AI进行测试用例生成也逐渐从梦想变成现实。
从软件开发领域的IDE工具说起，Jetbrains全家桶在去年还是绝对的王者，但从年初到现在已经免费了四款产品WebStorm、Rider、RustRover、Aqua作为新的运营策略，以吸引更多的开发者使用Jetbrains。 形成鲜明对比的是，在AI加持下的Cursor和Windsurf 2款代码编辑器则给开发者带来了更智能、更高效的编程体验，而这2款产品脱了“马甲”都是VSCode。 严格的讲，VSCode作为一款代码编辑器，在提供研发编码所需要的集成环境时，与Jetbrains是有一些差距的，随着AI功能的内置，VSCode与Jetbrains的差异也越来越小，手动编辑代码、Debug代码的使用频率会变的越来越低，研发大部分的心智都被留在了Chat控制面板中，最终，无论是Jetbrains还是VSCode都走向了新的交互方式。
