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mob64ca12d26eb9 - windows 上ollama啓動

在Windows上啓動Ollama的過程，對於很多開發者來説，可能會遇到各種各樣的問題。本文旨在為大家提供一個詳盡的解決方案，涵蓋背景定位、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理和生態擴展等多個角度，以便更好地理解和解決該問題。 背景定位 Ollama 是一個用於機器學習和自然語言處理的高效工具，能夠在多個平台上運行。然而，由於Windows系統的特性，很多用户在啓動Ollama

User , windows , aigc , Git

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mob64ca12da2d62 - ollama安裝教程

ollama安裝教程 在這篇博文中，我們將詳細記錄如何安裝和配置“ollama”，並且提供完整的分步指南和擴展應用示例。無論你是開發者還是技術支持人員，這份指南都會為你提供清晰且可操作的步驟。 環境準備 在開始之前，我們需要確保你的系統環境符合要求： 組件 最低要求 操作系統

使用場景 , aigc , ci , Git

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u_16213406 頭像

mob64ca12ea4e24 - stable diffusion把模型用完刪掉後 還留下一些顯存佔用

在使用“Stable Diffusion”生成模型時，我們經常會遇到一個讓人苦惱的問題：在使用完模型並將其刪除後，系統顯存依然佔用的現象。這可能會導致後續模型加載時的性能問題，或甚至導致無法加載新模型。本文將詳細記錄解決這個問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、部署方案以及進階指南。 環境配置 我們需要確保運行環境的各個組件都正確配置，以便高效利用顯存。以下是配

aigc , 編譯過程 , ci , Python

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第六天：面向對象基礎之繼承與多態入門

繼承的實現：代碼複用的核心機制 當你需要為貓、狗、鳥等動物類編寫代碼時，是否發現它們都有顏色、叫聲等共同特徵？如果每個類都重複定義這些屬性和方法，不僅冗餘還難以維護。繼承就是為解決這類問題而生的——它允許子類"複用"父類的代碼，並在此基礎上添加新功能。 繼承的基本語法 在 Java 中使用 extends 關鍵字實現繼承，語法格式如下：

子類 , System , AI寫作 , aigc , 父類

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mob649e8168b406 - FastGPT本地部署 ollama

FastGPT本地部署 ollama的全過程 在當前技術迅速發展的背景下，如何將“FastGPT”有效地實現本地部署變得尤為重要。本文將詳細介紹FastGPT在本地環境中與Ollama結合的步驟，包括系統環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南以及擴展應用等內容。 環境準備 為了實現“FastGPT本地部署 ollama”，首先需要確保硬件與軟件的兼容性：

服務器 , aigc , Docker

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池央_chi - 白嫖黨福音：Coze 雙旗艦模型限時免費！接入 AIPing 打造你的專屬 C++ 後端分析專家

Coze 工作流大進化：接入 AIPing 免費接口，打造硬核 C++ 後端分析專家 前言： 全體開發者請注意，這波“算力羊毛”真的要薅禿了！[平台名稱] 剛剛放出了年末最強更新：不僅一次性上線了兩款業內公認的最強國產大模型，更把“誠意”直接寫在了激勵機制裏——只要參與，就能無門檻獲取 **[具體額度]**的通用算力點數。 當你還在為昂貴的 API

yyds乾貨盤點 , 多語言 , AI寫作 , Max , aigc , 開發者

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mob6454cc7416d1 - C#學習02---順序-選擇-循環結構_c#分段函數

下載教程 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1eWy8ToQscjvUkXoGqEyr5g 必須下載：CSharpSetpByStep.zip、CSharpSetpByStep配套資料.zip、教程閲讀器.zip 註冊學習本教程，請移步： VB開發小築 https://shop65577780.taobao.com/

控件 , 數據集 , 文心一言 , 應用程序 , aigc

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mob64ca140a59b0 - deepseek v3商用

一筆4.6億的資金，剛剛流向自動駕駛重卡賽道，融資方：DeepWay深向，這是由百度和獅橋聯合發起的自動駕駛卡車公司。 A輪投後，DeepWay估值已達到30億元。 2022年當下這個時間點，大環境並不理想，一家才成立不久的自動駕駛公司，在這樣一個玩家已經很多的賽道上，憑什麼獲得認可？ 尤其是在幹線物流自動駕駛卡車賽道，已有圖森未來這樣被視作範例的頭部企

大數據 , deepseek v3商用 , 編程語言 , aigc , 人工智能 , JAVA , bard

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chooseAI - 生圖界的NO.1，Nano banana pro是近乎萬能的神！

（相親） 目錄 前言 海報視覺 人像攝影 圖表卡片 電商設計 多格漫畫 寫在最後 11月下旬，Nano Banana Pro重磅上線。 你可能並不清楚這意味着什麼。 就這麼説吧，你之前遇到的問題，比如頭疼不會用

圖片生成 , 付費 , midjourney , 內容創作 , 玩法多樣 , aigc

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mob649e81624618 - ollama api 調用日誌

在使用Ollama API的過程中，記錄調用日誌是一個重要的任務。這不僅有助於監控API的使用情況，還能方便後續的錯誤排查和性能優化。本文將具體記錄如何解決Ollama API調用日誌的問題，其中會涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等內容。 環境準備 開始任何項目之前，我們首先需要確認環境的準備情況與技術棧的兼容性。以下是Ollama API的版本兼容

技術棧 , API , aigc , ci

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mob649e8167c4a3 - ollama怎麼查詢是不是用的GPU

ollama怎麼查詢是不是用的GPU 在深度學習和人工智能領域，使用GPU來加速計算的重要性不言而喻。在使用“ollama”時，瞭解當前系統是否利用了GPU資源，對於提升模型加載和推理速度至關重要。本文將詳細探討如何查詢“ollama”是否使用了GPU，以幫助開發者優化計算資源和提高工作效率。 問題背景 在機器學習和深度學習的日常工作中，GPU是極為重要的，並且能顯著提高模型

加載 , aigc , 深度學習 , Python

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mob64ca12f43142 - llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰

llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰 在本篇文章中，我將詳細介紹如何通過“llama3”的原理進行代碼精講，以及如何實施微調和量化部署的實戰方案。這將涵蓋從環境準備到優化技巧的完整流程，確保每一步都能實現最佳效果。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴安裝完整。以下是所需的工具和庫，以及它們的版本兼容性矩陣。 前置依賴安裝

數據集 , 數據 , 加載 , 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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mob64ca141a2a87 - 使用langchain對軟件進行需求分析

一、軟件需求分析的任務 任務： 就是解決什麼做什麼， · 深入描述軟件的功能和性能， · 確定軟件設計的約束和軟件同其他系統元素的接口細節 · 定義軟件的其他有效性需求。 二、需求分析的過程 （藍色字體） 1 問題識別， 開發人員深入現場，瞭解需求

規格説明 , 文心一言 , aigc , 需求分析 , 開發人員

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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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mob64ca12f831ae - langchain4j mysql

隨着開發者對語言模型在應用程序中的日益依賴，langchain4j 和 MySQL 的整合開始受到關注。本文旨在幫助開發者理解如何在langchain4j與MySQL之間成功遷移，同時提供實際案例的分析和性能優化的建議。接下來從版本對比開始。 版本對比 在版本對比中，我們需要理解不同版本之間的兼容性及性能模型的差異。 首先，我們將涉及到的主要版本演進記錄在時間軸上： ti

性能優化 , MySQL , aigc , 開發者

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mob64ca12e77061 - stable diffusion 畫質提升prompt

在現代圖像生成技術中，Stable Diffusion 以其卓越的效率和可擴展性而受到廣泛關注。為了滿足用户對高畫質圖像的需求，我們面臨着“stable diffusion 畫質提升prompt”的挑戰。這篇博客將詳細探討我們在如何提升Stable Diffusion畫質方面所經歷的歷程，以及我們所採取的架構設計和性能優化策略。 背景定位 在進行畫質提升的過程中，我們首先意識到初

性能優化 , 架構設計 , aigc , 迭代

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mob64ca12e1881c - ollama 大模型向量模型的下載路徑

在當今快速發展的人工智能領域，處理大規模模型和向量數據集的需求日益旺盛。而“ollama 大模型向量模型的下載路徑”成為許多開發者和研究人員亟待解決的問題。隨着時間推移，我們逐漸認識到高效的模型下載機制對於提升應用程序的性能和體驗至關重要。 背景描述 自2022年以來，隨着AI和機器學習技術的廣泛應用，從模型訓練到推理的過程顯得尤為重要。以下是一些關鍵事件對“ollama 大模型

Time , aigc , 應用場景 , ci

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mob64ca12e10b51 - linux更改ollama模型存儲路徑

在Linux環境中，使用Ollama進行模型存儲是一個常見的操作，但有時我們需要更改默認的模型存儲路徑，以便更好地管理存儲資源。本文將詳細介紹如何在Linux上更改Ollama模型存儲路徑的整個過程，從背景定位到最佳實踐，確保你在實施過程中不會錯過任何細節。 背景定位 模型存儲路徑的選擇會直接影響到系統的性能和資源管理，尤其在處理大型機器學習模型時，這種影響更為顯著。

數據 , 加載 , aigc , ci

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mob64ca12dc88a3 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

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mob64ca12f66e6c - macOS ollama配置

在這篇博文中，我將向大家介紹如何配置 macOS 中的 Ollama 工具。通過這一過程，你將能在你的 Mac 上輕鬆運行 Ollama，進行各類複雜的 AI 模型部署與交互。以下是詳細的配置過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用。 環境準備 在開始之前，請確保你已經安裝了以下前置依賴。下面的表格列出了組件的版本兼容性矩陣。

配置文件 , API , bash , aigc

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃：第十四天

多線程編程基礎 今日學習目標 理解進程與線程的區別及多線程的應用場景 掌握Java中創建線程的兩種核心方式 學會線程的生命週期管理與常用控制方法 能夠識別並解決簡單的線程安全問題 核心知識點講解 1. 進程與線程的基本概念 當你啓動一個Java程序時，操作系統會創建一個進程，它擁有獨立的內存空間和系統資源。而

AI寫作 , aigc , 線程安全 , 多線程 , JAVA

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mob64ca12f10f72 - visual studio使用github copilot

在當今的軟件開發環境中，人工智能的輔助編程工具越來越受到關注。尤其是GitHub Copilot，這款基於 OpenAI 技術的智能代碼補全工具，為開發者提供了一種全新的編程體驗。本文將深入探討如何在 Visual Studio 中使用 GitHub Copilot，分析其背景、性能、特性，並通過實戰對比和選型指南，幫助你更好地適應這一工具。 背景定位 在全球範圍內，開發者面臨着

軟件開發 , aigc , 代碼補全 , 開發者

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mob64ca12d26eb9 - 寶塔 docker ollama 訪問不到

在使用寶塔搭建的 Docker 環境中，有時會出現“ollama 訪問不到”的問題。這類問題常常導致開發和部署的中斷，影響工作效率。本博文將詳細記錄解決“寶塔 docker ollama 訪問不到”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。 環境配置 在開始之前，我們需要確保正確配置了相關的運行環境。以下展示了環境配置的思維導圖，有助於清晰理解

性能對比 , aigc , 環境配置 , Docker

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