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u_16213323 頭像

mob64ca12d61d6b - langchain4j 提取大文本摘要

在現代信息處理的背景下，常常需要對大文本進行有效摘要，以提取關鍵信息。本文將深入探討如何使用 langchain4j 提取大文本摘要，從版本對比到實戰案例，以及問題排查和性能優化等多個方面進行詳細描述。 版本對比 在 langchain4j 的不同版本中，提取大文本摘要的特性也存在顯著的差異。新版本相比於舊版本在摘要質量、提取速度、 API 易用性等方面均有所提升。通過以下四象限

新版本 , 舊版 , aigc , ui

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mob64ca12e676c8 - ubuntu ollama 下載模型 默認 存儲位置

ubuntu ollama 下載模型 默認 存儲位置詳解 在使用 Ubuntu 系統的 Ollama 進行模型下載時，瞭解其默認存儲位置是非常重要的。這個問題關乎到我們後續如何管理和使用已下載的模型。本文將詳細探討該問題，從協議背景到工具鏈集成，再到多協議對比，提供一個全面的視角。 協議背景 在過去幾年中，深度學習模型的應用越來越廣泛，開源生態的發展使得許多模型能被有效地使用

抓包 , wireshark , HTTP , aigc

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u_16213317 頭像

mob64ca12d4a164 - ollama 啓動API時一直未報錯也沒有啓動

在使用 Ollama 啓動 API 時，常常可能會遇見一個棘手的問題：API 一直未報錯也沒有啓動。這種情況讓開發者感到困惑，既沒有提示，也沒有啓動的跡象。在這篇博文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括背景定位、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試、以及預防優化。 問題背景 在某次項目中，我們開始嘗試使用 Ollama 的 API 來構建一個機器學習應用。此 API 被宣傳

API , 響應時間 , aigc , 解決方案

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u_16213298 頭像

mob64ca12cfec58 - ollama拉取千問

在這一篇博文中，我將詳細記錄如何解決“ollama拉取千問”問題，涵蓋整個流程，從環境配置到編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及部署方案，儘量以直白的語言呈現。 環境配置 在開始之前，首先需要配置開發環境。為了確保高效的開發和運行，我們需要安裝一些必要的依賴。以下是我們所需依賴的版本清單。 依賴名稱 版本

aigc , 編譯過程 , 環境配置 , 調優

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ubuntu下ollama gpu

在使用 Ubuntu 操作系統設置 Ollama 的 GPU 加速時，常常會遇到一些問題。以下是關於如何解決“ubuntu下ollama gpu”問題的記錄，幫助你更好地瞭解並解決相關的技術挑戰。 背景定位 在擁抱深度學習與機器學習的今天，Ollama 提供了一個強大的框架，結合 GPU 的加速能力，可以顯著提升訓練與推理的效率。然而，對於 Ubuntu 用户來説，正確配置 GP

工具鏈 , aigc , 深度學習 , 解決方案

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mob64ca12d5dd85 - import ollama 如何設置温度值

在使用“import ollama”時設置温度值的問題背景如下：許多開發者在利用LLM（大語言模型）進行創作時，通常希望模型的生成結果可以具備一定的隨機性和多樣性。這就涉及到一個重要參數——温度值。温度值越高，生成的文本越具創造性；温度值越低，生成的文本則相對保守且集中。 為幫助大家解決“import ollama 如何設置温度值”的問題，我們將一步步解析這一過程。 錯誤現象

aigc , JAVA , 開發者 , ci

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William Juan - Things I Wish I Had Known About Angular When I Started

I’ve been using Angular since version 2, and it has come a long way since those days to what it is right now. I’ve worked on various Angular projects over the years, yet I keep finding new things. I

Guides , angular , Tools , ui

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u_16175508 頭像

mob649e81664bd9 - Testable mock

在現代開發中，“Testable mock”是一種非常重要的測試方法，尤其是在單元測試和集成測試的場景下。本文將詳細記錄如何解決“Testable mock”問題的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南與性能優化，幫助開發者更好地進行測試。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境兼容以下技術棧： 編程語言: Python、Java、JavaScri

技術棧 , aigc , JAVA , Python

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u_16213442 頭像

mob64ca12f31496 - Extracting Training Data from Diffusion Models

Extracting Training Data from Diffusion Models 在當今的機器學習領域，擴散模型因其強大的生成能力而受到廣泛關注。一個核心問題則是如何提取這些模型的訓練數據。這篇博客將詳細記錄解決“Extracting Training Data from Diffusion Models”這一問題的過程，內容包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優

data , 數據 , aigc , Python

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Dave Feldman - Lessons Learned As A Designer-Founder

In the quarter-century I’ve been a product designer, design has matured. We’ve developed tools and practices that allow us to work faster, better, and more in concert with engineers and product mana

Guides , Communication , Design , Business

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mob64ca12e5502a - ollama怎麼看運行在cpu還是gpu

在現代計算的領域中，瞭解使用「ollama」運行的模型是基於 CPU 還是 GPU 是越來越重要的。尤其是在大規模模型訓練和推斷時，正確配置硬件可以顯著提升性能。這篇博文將通過詳細的過程分析，幫助讀者解決如何判斷「ollama」運行在 CPU 還是 GPU 的問題。 問題背景 在開發與機器學習相關的應用時，用户經常面臨需要判斷計算任務在 CPU 還是 GPU 上運行的問題。例如，

User , 錯誤提示 , aigc , ci

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mob649e8155edc4 - Ollama 服務 GPU

Ollama 服務 GPU 處理問題的解決方案 在這篇博文中，我將分享我在處理Ollama服務的GPU問題時所經歷的全過程。這項技術服務的穩定性直接影響到我們的開發效率和用户體驗，因此解決這些問題顯得尤為重要。 背景定位 最近，我們的團隊注意到Ollama服務在使用GPU時頻繁出現性能瓶頸，導致模型推理速度顯著下降。從用户反饋來看，這一問題在過去的兩週內愈發嚴重，影響了我們的

排錯 , 性能調優 , aigc , 客户體驗

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mob649e81563816 - langchain while true

在使用LangChain開發應用時，遇到了“langchain while true”類型的問題。這個問題通常是因為無限循環或者錯誤的模型調用導致的。為了解決這一問題，我記錄下整個解決過程及相關配置，供大家參考。 環境預檢 在開始解決問題之前，確保滿足以下系統要求： 要求項目 版本 操作系統

bash , aigc , ci , Database

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mob649e81630984 - llama大模型實踐指南pdf下載

在這篇博文中，我們將探討如何下載和使用“llama大模型實踐指南”的PDF版本。我們將通過詳實的環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用來進行深入的講解。 環境準備 首先，我們需要確保您的環境已經具備以下軟硬件要求： 組件 最低要求 推薦要求 操作系統

bash , aigc , 調優 , Python

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Vitaly Friedman - Meet SmashingConf New York 🇺🇸 (Oct 10–13)

We’re so happy to be back after all these years! Let’s brush up our front-end and design skills, together —at the wonderful SmashingConf New York, with plenty of practical sessions and hands-on work

SmashingConf , Events

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mob64ca12ea10ec - ollama多顯卡分佈

在當今高性能計算需求日益增加的背景下，分佈式處理能力顯得尤為重要。在此情況下，Ollama多顯卡分佈的實施成為了一個技術聚焦點。利用多顯卡的優勢能夠顯著提高模型的訓練和推理速度，但同時也帶來了分佈式計算環境中資源管理的不確定性和複雜性。 背景定位 隨着AI模型的發展，對計算能力的需求也在不斷攀升。以深度學習模型為例，單張GPU往往無法滿足訓練複雜模型的要求，分佈式計算因此成為了必

技術選型 , 架構設計 , aigc , 資源管理

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mob64ca12e6f33c - llama pytorch tensorflow

在現代深度學習框架中，Llama模型的出現使得基於PyTorch和TensorFlow的模型開發和部署變得更加高效和靈活。作為開源的、可擴展的生成預訓練變換器，Llama模型展示了強大的文本生成能力，無論是在自然語言處理還是一般的機器學習應用中都有着廣泛的應用前景。下面，我們將深入探討Llama與PyTorch與TensorFlow的結合使用，分析它們的特點、差異和應用場景。 背景定

機器學習 , 電商平台 , aigc , 深度學習

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mob64ca12ebb57f - ollama顯示端口被佔用

在使用 ollama 時，有時會遇到“顯示端口被佔用”的問題。這通常發生在嘗試啓動 ollama 時，系統提示指定的端口已被其他服務佔用。這種情況可能會導致 ollama 無法正常啓動或運行。因此，本文將詳細記錄解決“ollama顯示端口被佔用”問題的步驟，幫助大家更好地理解和應對這一挑戰。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統符合 ollama 的運行要求。以下是一些關鍵的依

developer , 插件開發 , aigc , Python

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mob64ca12e51ecb - langchain4j spring boot集成

在這篇博文中，我將詳細介紹如何將 LangChain4j 集成到 Spring Boot 項目中，以便快速構建基於語言模型的應用。我們會從環境準備開始，一步一步講解集成過程、配置細節、實戰應用及常見問題解決方法，最後給出性能優化的建議。 環境準備 首先，確保你的開發環境中安裝了 Java 以及 Maven，建議使用 JDK 11 及以上版本。以下是所需的依賴和工具： | 組件

性能優化 , API , xml , aigc

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Agustinus Theodorus - Five Data-Loading Patterns To Boost Web Performance

When it comes to performance, you shouldn’t be stingy. There are millions of sites, and you are in close competition with every one of those Google search query results. Research shows that users wi

performance , optimization , Tools

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mob64ca12e08acf - ollama運行一段時間後掛掉

在日常的開發和運維工作中，我遇到問題“ollama運行一段時間後掛掉”，在調試的過程中，發現了有效的備份和恢復策略、災難場景的應急響應以及工具鏈的最佳集成方式。希望通過這篇文章將這方面的經驗記錄下來，以便在未來更好地應對類似問題。 備份策略 為了確保在ollama出現故障後，能夠快速恢復數據和服務，首先需要設計一個合理的備份策略。這個策略包括定期備份和實時監控，以確保數據的安全性

數據 , 工具鏈 , bash , aigc

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mob64ca12eab427 - ollama設置啓用gpu

在現代的機器學習和深度學習訓練中，利用GPU來加速計算已成為一種常見的做法。Ollama作為一種高效的開源工具，越來越多的學者和工程師在項目中使用它，然而在設置啓用GPU的時候，常常會面臨一些問題。本博文將詳細記錄“ollama設置啓用gpu”的問題解決過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及最佳實踐。 背景定位 在使用Ollama進行深度學習模型訓練時，啓

基準測試 , 性能調優 , aigc , CUDA

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mob649e8169ec5f - ollama 顯卡 混搭

在深度學習領域，顯卡的種類和性能差異可能導致在使用“ollama”框架時出現“顯卡混搭”的問題。本博文將從多個方面記錄解決這一問題的過程，以便於將來的參考。以下將詳細介紹環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保系統滿足所需的基本條件。以下是系統要求的表格： 組件 最小要求

優先級 , aigc , 安裝過程 , CUDA

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IT陳寒 - Vite 5震撼發佈！這8個性能優化特性讓你的開發效率飆升50%

Vite 5震撼發佈！這8個性能優化特性讓你的開發效率飆升50% 引言 2023年底，前端構建工具領域迎來了一次重大更新——Vite 5正式發佈！作為下一代前端工具鏈的核心成員，Vite憑藉其極速的冷啓動、即時熱更新和高效的構建能力，已經成為現代前端開發的標配。而Vite 5的發佈，更是將性能優化推向了一個新的高度。 本文將深入剖析Vite 5的8個核心性能優化特性，從底層原

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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