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本文主要是记录一下新手入门的一些基础知识，因为之前对昇腾AI有所了解，所以还是主要记录CANN逻辑框架和PyTorch全景的一些笔记。
在这次实践中，我在 openEuler 上完整体验了从环境搭建到数据分析、再到可视化的整个流程。通过这次案例，我有几个深刻的感受：1.环境搭建非常简便。openEuler 提供了稳定的系统管理工具和包管理机制，使得 Python3 和常用数据分析库可以快速安装并使用，无需复杂配置。这让我能够迅速进入数据分析的实际工作，而不被环境问题拖延。2.数据处理效率显著提升。Pandas 提供了强大的数据读取
在深度学习模型部署中，跨框架兼容性是一个常见挑战。不同框架（如 PyTorch、TensorFlow）训练出的模型难以直接互操作，导致部署效率低下。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放格式，通过标准化模型表示来解决这一问题。DeepSeek 作为一个典型模型，可以通过 ONNX 转换和优化实现无缝部署。下面，我将逐步解释如何操作，确保过程清晰可靠。
