WorkBuddy装了D盘，C盘还是红了？这步没改，电脑白卡
不知道大家有没有遇到这种糟心事。 明明安装软件的时候，特意选了D盘，避开C盘。结果打开此电脑一看，C盘红彤彤一片，又快爆满了。 最近不少朋友在用WorkBuddy的时候，都踩了这个坑。软件本体安在D盘，C盘空间照样被一点点吃掉，越用越卡。
RTX4060笔记本本地部署大模型，完整实操步骤
RTX4060笔记本本地部署大模型，完整实操步骤 全部内容基于RTX4060游戏本实测，拒绝云测评。 刷短视频总能看到各种各样本地部署大模型的教程，不少博主宣传普通游戏本就能随便跑各类大模型。
模型加载慢，用预热和常驻进程把冷启动那几十秒省掉
我被这个问题坑得最惨的一次，是做了个「按需拉起模型」的省资源方案：没请求时把模型卸掉释放显存，来请求了再加载。想法挺美，实际第一个用户点下去，界面卡了整整四十秒才有反应——7B 模型从磁盘读进内存、搬进显存、初始化，就是要这么久。用户早跑了。
容器启动要等两百毫秒？Kiri 压到 3 毫秒内
家里那台吃灰的游戏本，显卡只有 8GB 显存，能跑得动 350 亿参数的大模型吗？答案可能让你意外——最近这个叫 PolyStrata 的开源项目，让一张笔记本显卡配合 CPU 和内存，把 Qwen3.
8G显卡跑35B模型，从30字提到60字
一个 8G 显卡，跑 35B 的模型，每秒出 60 个字。这个数来自合并请求里一位网友贴出的实测日志。同一张卡，同一份权重，几天前还是 30 出头。先说这批数字从哪来那条合并请求编号 30966，作者是 llama.
Transformers LLM 预训练模型：HuggingFace 配置原生加载
MindSpore-Transformers 是昇思 MindSpore 生态下的大模型库，提供兼容 HuggingFace 模型配置文件的原生加载能力，无需大规模修改模型网络代码，即可直接读取 HF 格式config.
六种类型的处理器：CPU、GPU、TPU、NPU、LPU、DPU
几乎所有围绕人工智能算力基础设施展开的专业研讨中，六类核心处理器始终是绕不开的核心议题：通用中央处理器CPU、图形处理器GPU、张量处理器TPU、神经网络处理器NPU、语言模型处理器LPU，以及数据处理器DPU。我把所有六种方案都放在了一个页面上。
大模型推理到底在做什么？从输入Prompt到输出答案
我们平时使用 ChatGPT、DeepSeek、通义千问等大模型时，只需要输入一段文字，很快就能得到一段完整回答。但从技术角度看，这个过程并不简单。用户输入：请帮我分析一下服务器 CPU 使用率持续升高的原因，并给出排查建议。模型并不是直接理解这段文字，然后一次性生成答案。
GPU服务器租用时，模型加载总要等很久？先弄清冷启动成本
痛点：显卡空着，用户却在等待GPU服务器租用时，有些团队发现模型明明能正常运行，第一次请求却要等很久。之后连续提问又明显变快。于是有人怀疑显卡性能不足，准备直接升级配置。其实，这种“首单慢、后续快”的现象，可能与模型冷启动有关。显卡算得快，不代表模型能瞬间进入服务状态。