我正在评估在 Atlas 300I Pro 推理卡上部署大语言模型推理服务，现有以下技术咨询：

1. 框架使用咨询 目前考虑使用以下框架：

• ONNX Runtime
• llama.cpp（计划启用 CANN 后端支持）

具体想了解：

• 这些框架是否完全兼容 Atlas 300I Pro
• 是否有其他更推荐的框架方案
• 各框架在 Atlas 300I Pro 上的性能对比数据（如有）

1. 环境要求咨询 希望了解对于上述框架：

• 支持的 CANN 版本要求
• 芯片算力特性要求（如算子支持情况、内存带宽等）
• 是否需要特定的驱动或固件版本

1. 最佳实践建议

• 针对大模型推理场景，官方推荐的技术栈是什么
• 是否有相关的性能优化指南
• 是否提供开发者支持（如示例代码、调优工具等）

补充信息：

• 目标模型：LLaMA 系列（支持 GGUF、ONNX 格式）
• 性能目标：低延迟推理服务
• 部署环境：EulerOS

谢谢！