新手分
48/100
适合有 Linux/openEuler 环境经验、能够从源码适配和构建 PyTorch 2.x 及其生态工具链的开发者或团队。还需要能在 EUR 中处理软件及依赖构建，并将主流 AI 模型实际部署到 openEuler 上运行。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
openEuler 系统使用
PyTorch 2.x 构建与移植
Linux 软件包构建
AtomGit 与 Git
EUR 软件仓使用
AI 模型部署与推理
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点不是单纯训练模型，而是完成从框架移植、软件包和依赖构建，到 EUR 安装部署及模型推理验证的一整套发行版适配流程。作品还需在 AtomGit 提交构建脚本，优胜方案将合入 openEuler 社区代码主干，因此工程可复现性和社区集成质量会是主要工作量。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。
reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.