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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12e3a791 - ollama linux離線部署大模型

在現代 AI 應用中，離線部署大模型成為了一個備受關注的話題。本文將詳細説明如何在 Linux 環境中離線部署 Ollama 大模型，儘可能覆蓋部署過程中遇到的各類問題以及解決方案。本文將圍繞環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用六個部分進行深入探討。 環境準備 在部署前，需要確保所有前置依賴已經安裝並配置好了。Ollama 對系統環境有一定要求，以下是必要的

離線 , bash , aigc , 解決方案

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u_16175452 頭像

mob649e8158ed1f - python訪問ollama請求失敗

在最近的項目中，我遇到了“Python訪問Ollama請求失敗”的問題。這一問題的背後，不僅僅是簡單的代碼錯誤，還涉及到架構設計、性能優化、故障處理等多方面的因素。這裏將詳細記錄下整個解決過程，以便後續參考。 業務場景分析 在當前的項目中，我們依賴Ollama作為模型訪問的中介。隨着用户數量的增加，高併發的API請求使得性能瓶頸逐漸顯現，尤其是在某些關鍵時段，業務請求的響應時間顯

高併發 , aigc , ci , Python

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愛吃貓的菜菜 - 亞馬遜商品詳情接口實戰：用API數據拆解競品，引爆跨境增長

在亞馬遜跨境電商的紅海中，許多賣家都曾陷入這樣的困境：看着競品ASIN突然爆單，卻摸不清其流量來源、定價邏輯與用户核心需求；砸重金優化Listing，轉化率卻始終不及同類產品。核心癥結在於缺乏對競品的“數據化透視能力”——而以SP-API為核心的亞馬遜商品詳情接口，正是解決這一難題的關鍵工具。它能合規獲取競品的價格、銷量、評價、流量關鍵詞等核心數據，將模糊的“競品優勢”

文心一言 , 數據 , API , 類目 , aigc

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u_16213425 頭像

mob64ca12eee07b - phidata llama

在現代數據分析與處理領域，"phidata llama" 是一個頻繁出現的問題，主要涉及數據集成、處理與分析的複雜性。本文促使我們記錄學習和解決這一問題的整個過程，以幫助團隊及相關領域的從業者更好地應對類似挑戰。以下是針對這個問題的詳細覆盤記錄。 問題背景 在某大型數據業務的運作中，用户對數據分析的處理需求日益增加，尤其是對實時數據處理的要求。在一個複雜的數據流架構中，團隊經歷了

System , aigc , Processing , 數據處理

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - stable diffusion需要網絡嗎

stable diffusion 提問中經常出現的一個問題是：“stable diffusion需要網絡嗎？” 在本文中，我將通過多個技術手段逐步分析這一問題的背後邏輯。 首先，我們來看協議背景。這方面可以幫助我們理解 stable diffusion 的工作原理和網絡要求。 timeline title Stable Diffusion 發展時間軸 2018

字段 , tcp , 工具鏈 , aigc

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u_16213463 頭像

mob64ca12f7e7cf - github copilot本地搭建

在這篇博文中，我將向你展示如何搭建本地的 GitHub Copilot 環境。這個過程包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧、以及排錯指南。讓我們直接進入主題，準備起航吧。 首先，在準備環境的時候需要考慮軟硬件的要求： 環境準備 軟硬件要求 操作系統: Windows 10/11, macOS, Linux 硬件: 至少 8 GB RAM，推薦

User , aigc , 安裝軟件 , ci

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mob64ca12d74a10 - langchain教程PDF下載

為了幫助大家解決“langchain教程PDF下載”的問題，本文將圍繞環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用這幾個方面進行詳細説明。 在開始之前，我們首先需要了解下載與使用 LangChain 教程的必要環境準備工作。以下是包括前置依賴的安裝步驟，以及甘特圖與四象限圖的資源評估。 環境準備 在我們着手下載 LangChain 教程的 PDF 之前，首

User , aigc , ci , Python

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u_16175443 頭像

mob649e8156b567 - github copilot 可以使用自己的服務器

github copilot 可以使用自己的服務器，這樣的需求越來越受到開發者的關注。關於如何實現這個需求，接下來我將通過幾部分來詳細講解，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，幫助你順利完成遷移到自己的服務器的過程。 版本對比 在選擇將 GitHub Copilot 遷移到自己的服務器時，需要考慮其版本演進和兼容性分析。以下是過去幾個主要版本的演進：

服務器 , 新版本 , aigc , Javascript

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u_16213373 頭像

mob64ca12e27f25 - ollama只使用gpu

ollama只使用gpu的問題在技術應用中越來越受到關注，尤其是在需要高性能計算的場合，如自然語言處理和深度學習等領域。GPU（圖形處理單元）在並行計算中具有顯著的優勢，因此我們需要確保我們的系統能夠有效地利用GPU資源。然而，在某些情況下，ollama應用可能只使用GPU而不利用其他計算資源，這對於性能的全面發揮是一個限制。 背景定位 在面對需要高效處理大規模數據和複雜運算的業

性能優化 , 正常運行 , 架構設計 , aigc

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u_15815830 - 【AI編程】5分鐘用AI復刻有BOSS戰的《坦克大戰》

友友們，又到了週末AI整活時間了 現在AI編程工具已經能做到一句話的需求生成一個完整的項目了，今天我們用Trae solo來試着復刻小時候的遊戲《坦克大戰》，並且部署上線，下面是演示效果和地址： https://tanke-orpin.vercel.app/ 1.工具準備 下載Trae，國際版下載：ht

Trae , 開關按鈕 , 編程工具 , 用AIGC寫一篇爆文 , AI編程 , 坦克大戰 , aigc , AI作畫

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mob649e8155edc4 - langchain completion_model

langchain completion_model 是一個日益流行的工具，用於構建增強的自然語言處理（NLP）應用，其架構及功能靈活，適合多種技術棧。下面是解決與 “langchain completion_model” 相關問題的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，確保你的系統具備以下環境。本文檔適用於 Python 3.7 及以上版本，同時支持多個主流的 NLP 庫，例如 H

技術棧 , API , aigc , Python

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mob64ca12f8a724 - ollama 集羣

ollama 集羣是一種新興的分佈式計算框架，旨在支持更高效的模型推理和分佈式計算資源的整合。本篇博文將分享解決“ollama 集羣”相關問題的全過程，保證結構清晰，條理分明。 環境預檢 在部署owllama集羣之前，首先需要對環境進行預檢。這一步驟確保我們的計算環境能夠兼容並正常運行集羣，以下是我們所需的兼容性分析以及依賴版本對比。 四象限圖與兼容性分析 quadran

數據 , aigc , 當前版本 , Python

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mob64ca12da726f - Stable Diffusion 有mac版嗎

在計算機視覺的快速發展中，模型生成圖像的效果日益引人注目，其中“Stable Diffusion”作為一個頗具知名度的圖像生成模型，因其優越的性能和質量吸引了廣泛的關注。然而，對於Mac用户而言，是否存在適合其系統的Stable Diffusion版本，成為了一個重要的問題。 初始技術痛點 在探索Stable Diffusion是否有Mac版之前，首先需要釐清用户的痛點。在大多數

aigc , ci , 迭代 , Mac

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mob649e815f494b - ollama模型調整

在現代AI模型應用中，進行"ollama模型調整"是確保模型更好性能的關鍵一環。這篇博文將帶你深入理解如何有效地進行模型調整，涵蓋從環境預檢到遷移指南的整個過程，讓我們一起來看吧。 環境預檢 在啓動模型調整之前，首先需要確保你的環境設置是合適的。在這裏，我們將構建一張思維導圖來梳理出必需的硬件拓撲。同時，我們也需要檢查一下依賴版本。如果某個庫的版本不兼容，將直接導致模型無法正常運

numpy , bash , aigc , 回滾

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u_16213442 頭像

mob64ca12f31496 - stable diffusion雲服務器

在現代機器學習和圖像生成領域，"Stable Diffusion" 雲服務器依賴於高效的計算能力和靈活性。本文將深入探討如何在使用 Stable Diffusion 雲服務器時解決出現的問題，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、異常檢測和逆向案例。 協議背景 隨着計算機視覺和生成模型的快速發展，Stable Diffusion 雲服務器逐漸成為提供高效圖像生成服務的核心平

抓包 , 數據 , 雲服務 , aigc

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u_16099247 頭像

墨韻流香 - 調用該deepseek 自定義名字

整個2013年都是看javascript方面的資料，不過也一直是斷斷續續的，今天在看書的時候看到一段代碼，這段代碼裏面有一句讓我一下子有了懵了的感覺。代碼如下： Number.method('integer', function(){ return Math[this 0 ? 'ceil' : 'floor'](this); //就是這

code , Math , 調用該deepseek 自定義名字 , aigc , Copilot , Javascript

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis實戰：5個讓性能飆升30%的冷門配置優化技巧，第3個太關鍵了！

Redis實戰：5個讓性能飆升30%的冷門配置優化技巧，第3個太關鍵了！ 引言 Redis作為高性能的內存數據庫，憑藉其卓越的速度和靈活性成為現代應用架構的核心組件之一。然而，許多開發者僅停留在默認配置或基礎優化的層面，忽略了更深層次的調優空間。本文將揭示5個冷門但極其有效的Redis配置優化技巧，這些技巧在實際生產環境中可帶來高達30%的性能提升。尤其是第3個技巧，涉及內存分配

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12f062df - ollama模型下載換路徑

在一次項目中，我遇到了一些關於“ollama模型下載換路徑”的問題。為了分享我解決這個問題的過程，我特別記錄下了這整個過程的細節，希望能為他人提供參考。下面將詳細介紹解決這一問題的演示和實操步驟。 環境預檢 在切換模型下載路徑之前，我首先進行了環境的預檢，包括了硬件配置和依賴版本的對比。 我使用了下圖展示了我的硬件拓撲： mindmap root 硬件拓撲

依賴包 , bash , aigc , 安裝過程

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mob64ca12eaf194 - 國內如何使用python 調用Llama3 api

在國內使用 Python 調用 Llama3 API 的相關經歷和解決方案記錄，尤其是在過程中遇到的錯誤和最終的成功路徑，值得我們深入分析和分享。 問題背景 隨着 AI 技術的發展，Llama3 成為一個備受關注的模型，雖然其 API 提供了強大的功能，但在國內的使用卻面臨諸多挑戰。尤其是在網絡限制和環境配置方面，導致我們無法順利地調用 API。以下是實際經歷的現象描述：

API , 狀態碼 , aigc , 解決方案

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mob64ca12e1c36d - 基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型

在討論“基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型”時，我們首先要理解這個系統在處理怎樣的任務。在實際應用中，我們常常會面臨各種挑戰，比如生成效果不理想、模型訓練不充分等。為了更好地解決這些問題，我們的目的是在深挖問題背景的基礎上，逐步找到根本原因與解決方案。 用户場景還原 我們在一個公司中應用Stable Diffusion模型，主要用於生成高質量的圖

參數設置 , 數據 , aigc , 解決方案

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mob64ca12e98e58 - aigc和大模型的區別

在當前的 IT 領域，AIGC（人工智能生成內容）和大模型（通常指 GPT-3、GPT-4 等大型深度學習模型）常常是討論的熱點。雖然這兩者之間存在明顯的關聯，但它們在本質上並不相同。AIGC 是一種應用，側重於使用大模型生成文本、圖像等內容；而大模型則是這背後的技術架構，可以用來完成多種自然語言處理任務。因此，對於開發者和技術愛好者來説，理解它們的區別是非常重要的。 備份策略

it , 數據丟失 , bash , aigc

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玫瑰互動GEO - 三步AI搜索GEO優化解析:讓你的品牌在小紅書AI搜索裏被“一眼相中”

朋友們，你們有沒有過這種經歷？當大家在小紅書裏問“送媽媽什麼禮物好”、“週末去哪玩”時，很多朋友開始習慣直接用站內的搜索框提問，然後等着看AI給出的答案和推薦。但你想過嗎，在這些自動生成的回答裏，你的品牌、你的好產品，為什麼總是“查無此人”？別讓你的寶藏，被淹沒在海量信息裏。今天，我們就來聊聊，如何通過幾個關鍵步驟，讓你在小紅書AI搜索的“小樹洞”裏，也能被精準“聽見”和

AI搜索GEO優化 , 小紅書GEO優化 , SEO優化技巧 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 解決方案

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mob64ca12e8a030 - docker 部署 diffusion

在這篇博文中，我將記錄如何使用Docker部署Diffusion模型的全過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用，各個部分都有詳細的圖表和代碼示例，便於讀者理解和使用。 環境準備 在部署Diffusion模型之前，確保你的系統滿足以下軟硬件要求： 硬件要求： 最低4GB RAM，推薦8GB以上 支持G

dockerfile , aigc , Docker

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mob64ca12f09e0c - ollama GPU support

ollama GPU support 是指在使用 Ollama 工具時，如何有效利用 GPU 加速計算。本文將分享如何解決相關問題，涵蓋協議的背景、抓包方法、報文結構、交互過程、性能優化及多協議對比等內容。 協議背景 在談論“ollama GPU support”之前，我們需要了解 GPU 加速在計算中的重要性。自 2006 年 NVIDIA 推出 CUDA 以來，GPU 編程逐

抓包 , 性能優化 , aigc , 多協議

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