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Nov 29 2025

mob64ca12e4972a - ollama 設置使用顯卡

在深度學習和機器學習越來越普及的今天，藉助顯卡加速計算變得十分重要。大家都知道，使用顯卡能顯著提升訓練模型的效率，但如何設置“ollama”來更好地利用顯卡呢？這篇博文將為你詳細介紹關於“ollama 設置使用顯卡”的問題，從背景定位到生態擴展，一步步為你揭示解決方案。 背景定位 在許多AI應用場景中，使用CPU進行模型訓練時，計算速度往往會成為瓶頸。例如，在處理大量數據和複雜計

基準測試 , 性能調優 , 配置文件 , aigc

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Apr 10 2024

OpenPie - 從“執行SQL”到“返回結果”，數據庫到底發生了什麼？

SQL全稱是 StructuredQueryLanguage結構化查詢語言。由於其簡單易學、完整安全、靈活且具備高可擴展性，SQL如今已經成為標準的關係型數據庫管理語言。 當連接到數據庫，寫下一條 SQL 語句，點擊“執行”， SELECTname,companyFROMproductWHEREid=12345; 就會獲得結果： name |company ------------+

基準測試 , 數據庫 , sql語句 , 查詢

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Nov 15 2025

mob64ca12d70c79 - embedding 輸出維度 ollama

在處理“embedding 輸出維度 ollama”問題時，理解背景以及進行詳細的參數解析至關重要。該問題常常出現在需要對文本進行深度表示學習的場景中。接下來，我們將逐步記錄解決這一問題的過程，從背景定位到生態擴展，確保內容結構清晰且邏輯嚴謹。 在開始之前，瞭解具體場景會對分析有所幫助。 用户反饋: “我在使用 ollama 時發現嵌入的輸出維度不符合預期，導致下游模型的

使用場景 , 基準測試 , 性能調優 , aigc

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Nov 17 2025

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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Dec 01 2025

mob64ca12d8821d - ollama修改端口為8000

在使用 Ollama 的過程中，有時我們可能需要將其服務的端口修改為 8000，以便於更好的與其他服務進行交互。接下來，我將記錄這個過程，並分享經驗與方法。 環境配置 首先，我們需要配置開發環境。確保安裝了 Ollama 和相關依賴項。以下是我的思維導圖，可以清晰地展示出環境搭建的各個要素。 mindmap root((環境配置)) Node1(安裝 Ollama

基準測試 , aigc , ci , Docker

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Dec 07 2025

圍爐聊科技 - Orchestrator-8B：近期HuggingFace上火熱的小型模型

在AI技術日新月異的2025年，英偉達與香港大學聯合發佈了一項令人矚目的技術突破——Orchestrator-8B，近期在HuggingFace上保持着相當高的熱度。 這個只有80億參數的小型模型，通過巧妙的強化學習訓練和工具調度策略，在人類最後的考試(HLE)基準測試中以37.1%的準確率超越了GPT-5的35.1%。Orchestrator-8B的誕生

機器學習 , 基準測試 , 多目標 , 英偉達 , 人工智能

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