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06:35 AM · Nov 15 ,2025
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mob64ca12d2a342 - ollama導入pytorch bin

在當前的深度學習框架中，Ollama導入PyTorch模型成為了越來越普遍的需求。隨着項目規模的不斷擴大，處理模型的需求量也呈現出幾何級增長，這直接影響到我們的業務效率和資源利用最大化。為了更好地管理模型導入流程，我們需要不斷優化現有的技術實現。 [ \text{模型導入效率} = \frac{\text{成功導入數}}{\text{總導入嘗試數}} \times 100% ]

依賴庫 , bash , aigc , 深度學習

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mob64ca12df9869 - python 使用langchain構建自己的RAG

在這篇博文中，我將詳細記錄“python 使用langchain構建自己的RAG”的整個過程，涵蓋從版本對比到生態擴展的各個方面，力求全面而直白地呈現相關技術知識和實踐經驗。 版本對比 隨着“langchain”庫的演進，不同版本之間的功能和性能也發生了顯著變化。為了幫助用户理解這些變化，這裏展示了兼容性分析的時間軸，以及性能模型的差異。 時間軸如下： timeline

新版本 , 舊版 , 依賴庫 , aigc

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mob64ca12e36a1d - 如何將本地部署的ollama模型遷移到別的服務器

在現代AI應用中，Ollama模型的本地部署越來越普遍。然而，當需求變化或技術升級時，如何將本地部署的Ollama模型遷移到其他服務器就成為一項必要的工作。本文將詳細記錄這一遷移過程，並分析遇到的問題和解決方案。 問題背景 在我們公司的生產環境中，Ollama模型被廣泛應用於自然語言處理任務。然而，由於服務器資源的不足，我們決定將模型遷移到一台配置更高的服務器上。此時，如果我們無

服務器 , 依賴庫 , bash , aigc

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mob649e815c3b9e - LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差

LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差的問題引起了不少關注。面對這個技術挑戰，本文將通過多個結構模塊來逐步分析、解決、並記錄下這一過程。 版本對比 不同版本的LLaMaFactory在多卡訓練和單卡訓練中的表現上存在明顯差異。根據各版本的特性，我們可以通過以下四象限圖看出在多卡場景下的適用程度與表現。 quadrantChart title 性能對比四象限圖 x

正常運行 , 配置文件 , 依賴庫 , aigc

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mob649e81637cea - langchain本地嵌入向量

本篇文章記錄的主題是“langchain本地嵌入向量”的應用和問題解決過程。在實際應用中，我們遇到了一些挑戰，包括向量的嵌入、處理及多人合作中配置的不一致性等，這些因素都可能影響整體性能。以下將詳細介紹解決這一問題的過程。 問題背景 在一個使用langchain實現嵌入向量的項目中，我們需要將文本數據轉化為向量以便進行後續的處理與分析。嵌入向量的計算量大且複雜度高，參與的人員需要

數據 , 依賴庫 , aigc , ci

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mob64ca12ea10ec - LLAMA3 evaluation batch size

在使用 LLAMA3 進行模型評估時，我們常常會遇到關於“evaluation batch size（評估批大小）”的問題。選擇合適的批大小不僅可以影響模型的評估性能，還能顯著影響內存使用和處理速度。今天，我們將探討解決“LLAMA3 evaluation batch size”的方法，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等方面。 版本對比 首先，讓我

不同版本 , lua , 依賴庫 , aigc

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mob649e816594b7 - llama3 Windows關閉啓動

當我們在使用 Llama3 的 Windows 版本時，有時會遇到“Llama3 Windows關閉啓動”的問題。這個問題可能由於多種原因導致，如依賴庫、配置不當或代碼的兼容性問題。本文將逐步探討如何解決這一問題，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等多個方面。 版本對比 為了有效對比不同版本的 Llama3，我們首先需要了解各個版本的特性和兼容性。

windows , 新版本 , 依賴庫 , aigc

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技術筆耕者 - 超圖rest服務資源

SuperMap iServer 作為超圖公司的雲GIS服務器產品，一般是部署在Linux服務器上。下面把日常部署和使用過程中遇到的相關問題做以彙總。 1、部署iServer的第一步是要檢查Linux 系統是否缺失第三方的依賴庫（為了安裝iserver裏的許可服務器） 操作：進入iserver的解壓目錄，在../iserver/support

超圖rest服務資源 , root用户 , 服務器 , 雲計算 , 依賴庫 , 雲原生

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mob64ca12cfa7d5 - Ollama 在centos 下載不下來

遇到“Ollama 在CentOS 下載不下來”的問題，很多用户或許會感到挫敗。為了解決這個問題，這裏詳細記錄了我的解決過程，涵蓋了從版本對比到生態擴展的多個方面，希望能夠為同樣遭遇此困境的朋友們提供一些思路和幫助。 版本對比與兼容性分析 在開始解決下載問題之前，對不同版本的Ollama進行了詳細的分析。根據我對各個版本的瞭解，以下是版本演進史和適用場景匹配度的總結： tim

性能優化 , 依賴庫 , Centos , aigc

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mob64ca12eb3858 - 下載llama2模型

下載Llama2模型的過程可能對很多開發者來説是個新挑戰。本文將帶你詳細探討如何下載並配置Llama2模型的整個過程，內容涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化、生態擴展等方面。準備好迎接這趟技術旅程吧！ 版本對比 在決定下載Llama2模型之前，我們首先需要了解不同版本之間的差異。Llama2模型有多個版本，包括基礎版和更高級的版本，所支持的功能和兼容性也有所不

性能優化 , 不同版本 , 依賴庫 , aigc

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mob64ca140a8e67 - cmake學習筆記 (一)

介紹了使用自動化構建工具 BuildCppDependency 在 Windows 和 Linux 平台編譯 Ceres Solver 的方法，詳細説明了其依賴庫及關鍵 CMake 構建參數，最終以靜態庫形式成功構建。 1 引言 Ceres Solver 是一個由 Google 開發的開源 C++ 庫，用於求解大規模非線性最小二乘問題，廣泛應用於計算機視覺、機

靜態庫 , 依賴庫 , cmake , 後端開發 , Python

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u_15414551 - CMake構建學習筆記30-Ceres Solver庫的構建

介紹了使用自動化構建工具 BuildCppDependency 在 Windows 和 Linux 平台編譯 Ceres Solver 的方法，詳細説明了其依賴庫及關鍵 CMake 構建參數，最終以靜態庫形式成功構建。 1 引言 Ceres Solver 是一個由 Google 開發的開源 C++ 庫，用於求解大規模非線性最小二乘問題，廣泛應用於計算機視覺、機器人和三

靜態庫 , 依賴庫 , cmake , 前端開發 , Javascript

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mob64ca12d1a59e - llama_index windows

llama_index windows是一個用於構建和查詢索引的數據分析庫，最近在Windows環境下使用時出現了一些問題。很多開發者在配置和使用過程中，反饋了各種疑問與挑戰。這個博文將通過詳細的步驟和技巧，幫助大家解決“llama_index windows”相關問題。 “我總是遇到llama_index在Windows上配置的問題，不知道該如何調整，尤其是環境變量和依賴庫

windows , 依賴庫 , aigc , sqlite

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mob64ca12e7f20c - onnx LLaMA

onnx LLaMA 是一種基於 LLaMA 模型的開源機器學習框架，旨在提高深度學習模型的運行效率並提供更好的可移植性。隨着模型和框架的快速迭代，用户在使用 onnx LLaMA 的過程中可能會遇到一系列的問題與挑戰。本博文將詳細介紹如何應對這些挑戰，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展，以幫助你更順利地使用 onnx LLaMA。 版本對比與兼容性分析

新版本 , 依賴庫 , aigc , 高級技巧

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mob649e815da088 - Resnetyolov5llama2

關於“Resnetyolov5llama2”的問題，我們將詳細探討其各個方面，以確保清晰的技術傳達。以下是我整理出來的內容。 版本對比 在“Resnetyolov5llama2”的版本中，各個版本的特性存在顯著差異。如表所示： 版本 特性 性能提升 兼容性 1.0

新版本 , 依賴庫 , aigc , 解決方案

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mob64ca12d9b014 - anythingllm加載不了ollama模型

出現“anythingllm加載不了ollama模型”的問題通常會影響到開發和部署工作，尤其是在需要將大型模型整合進現有系統時。 在這一背景下，很多開發者在使用 anythingllm 來加載 ollama 模型時，遇到了一些困難。系統未能正確識別模型，導致無法完成其指定的功能。這種現象不僅阻礙了開發進程，還對項目的整體進度產生了負面影響。 現象描述 開

依賴庫 , 加載 , 網絡連接 , aigc

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