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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob649e81597922 - ollama怎麼使用GPU而不是cpu

在這個數字化的時代，很多AI模型和任務的計算都依賴於GPU來進行高效處理。最近，我的團隊正在使用Ollama這個工具，但發現它默認運行在CPU上，性能受限於計算資源，嚴重影響了我們的工作效率。這導致了項目進度的滯後和計算時間的延長，進而影響到了業務的及時響應和客户滿意度。為了高效使用Ollama，我們必須弄清楚如何切換到GPU模式。 flowchart TD A[用户啓動Ol

System , 錯誤代碼 , aigc , 系統資源

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u_16213364 頭像

mob64ca12e04e7a - java開發使用什麼AIGC工具

在如今的技術環境中，Java開發展示出強大的生命力，並且隨着人工智能的快速發展，AIGC（人工智能生成內容）工具的涌現為Java開發者開闢了新的發展天地。本文將深入探討“Java開發使用什麼AIGC工具”的問題，從背景分析、核心維度到特性拆解、實戰對比、深度原理和生態擴展，力求為Java開發者提供全面的信息。 背景定位 在探討適用的AIGC工具之前，讓我們先了解一下Java開發的

開發效率 , aigc , JAVA , 開發者

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u_16213360 頭像

mob64ca12df5e97 - Python 調用本地 ollama的API

使用 Python 調用本地 Ollama 的 API 是個很實用的任務，這裏記錄一下實現過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等。 環境準備 在開始之前，我們需要確保我們的開發環境與 Ollama 和 Python 的版本兼容。以下是我整理的版本兼容性矩陣： 組件 版本 兼容性

API , aigc , Json , Python

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u_16175491 頭像

mob649e81624618 - ollama linux 參數調整使用最大gpu進行計算

在使用 Ollama 進行深度學習計算時，充分利用最大 GPU 資源是提升性能的關鍵。本文將詳細介紹如何在 Linux 環境下，通過參數調整來實現最大 GPU 的計算，確保可以有效地執行深度學習任務。 環境準備 首先，確保我們有一個符合條件的 Linux 環境，並安裝必要的依賴包。在安裝之前，需要確定你有一個支持 CUDA 的 GPU，以便充分利用其計算能力。 以下是安裝前置

bash , aigc , CUDA , Python

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u_16175524 頭像

mob649e816a77bf - llamafactory微調最佳參數

在調整和微調模型參數的過程中，如何獲得“llamafactory微調最佳參數”是許多研究人員和開發者面臨的一個挑戰。本文將系統地記錄這一過程，分為幾個關鍵部分，涵蓋問題定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南及生態擴展，旨在幫助讀者理解和掌握微調過程中的最佳實踐。 背景定位 在進行深度學習模型微調時，尤其是使用llamafactory這樣的框架，選擇合適的模型參數非常關鍵。許

aigc , 配置項 , 開發者 , 內存溢出

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u_16213323 頭像

mob64ca12d61d6b - langchain書籍推薦

在今天的博文中，我們將深入探討如何推薦關於 LangChain 的書籍，並基於備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、案例分析和擴展閲讀等幾個核心部分展開。無論是在數據管理，還是在整合和模塊化資源時，這些步驟都能幫助我們更高效地組織內容。 備份策略 為了確保我們的書籍推薦系統在各種情況下的可靠性和可持續性，我們需要有詳盡的備份策略。以下是一個本月的甘特圖，展示了我們的備份任務和

數據備份 , aigc , 書籍推薦 , ci

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u_16213359 頭像

mob64ca12df277e - ollama generate

在當今技術迅猛發展的時代，“ollama generate”功能的出現引發了廣大開發者、數據科學家和技術愛好者的關注。此功能旨在生成交互式內容，賦能用户實現快速原型和創意的表達。在這篇博文中，我們將詳細探討如何解決與“ollama generate”相關的問題，全面分析其背景、演進歷程、架構設計、性能優化、覆盤總結及擴展應用。 背景定位 在“ollama generate”功能推

API , aigc , 開發者 , 迭代

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u_16175517 頭像

mob649e8168b406 - stable diffusion本地部署無法連接到github

在本篇博文中，我將分享如何解決“stable diffusion本地部署無法連接到github”的問題。這個問題可能會影響使用者在本地環境中運行stable diffusion模型的能力，因此我將詳細記錄解決過程的每一步，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用等內容。 環境準備 首先，我們需要確保在本地環境中有安裝好所需的依賴項，以便正確配置stable

virtualenv , aigc , 啓動服務 , 生成圖片

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u_16175470 頭像

mob649e815d334b - golang langchain 連接ollam

在開發與應用程序交互的過程中，如何將 Golang 的 Langchain 庫連接到 Ollama 平台上，成為了許多開發者關心的話題，尤其是在構建基於機器學習和大型語言模型的應用時。本文將詳細解析這一過程，包括適用場景、性能指標、功能特性、實戰對比、內核機制和工具鏈支持，為您提供全面的理解。 背景定位 在當今快速發展的技術環境中，Golang 和大型語言模型（如來自 Ollam

aigc , 開發者 , 代碼示例 , Python

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u_16175446 頭像

mob649e81576de1 - Ollama UI界面

Ollama UI界面最近引發了不少關注，作為一種新型的聊天界面，它不僅提供了用户友好的交互方式，還集成了多種應用功能。但在使用過程中，遇到了一些問題，例如加載緩慢和功能失效。本文將詳細解決Ollama UI界面的問題，包括背景分析、抓包技術和交互流程等內容。 協議背景 在深入探討Ollama UI界面問題之前，我們需要了解其通信協議的背景。Ollama UI通常基於HTTP/H

字段 , HTTP , aigc , ui

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mob649e81684ddc - jstable亞組分析 logistic迴歸

jstable亞組分析 logistic迴歸是一個在統計和計算機科學領域中廣泛應用的分析方法，尤其是在醫學研究和社會科學中。本文將詳細介紹如何進行jstable亞組分析的logistic迴歸，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化等各個方面。 環境準備 在進行jstable亞組分析的logistic迴歸時，確保你的技術棧兼容性是至關重要的。以下是推薦的技

技術棧 , 數據 , logistic迴歸 , aigc

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mob64ca12e5c0c2 - aigc 模型訓練

在當今人工智能的快速發展中，AIGC（AI Generated Content）模型訓練成為了一個日益重要的課題。為了更好地理解和掌握這一過程，本文將詳細記錄“aigc 模型訓練”的基本步驟，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。 環境準備 在開始AIGC模型訓練之前，首先需要確保所有的前置依賴均已正確安裝。以下命令將幫助你快速安裝所需的包。 #

User , System , bash , aigc

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u_16213412 頭像

mob64ca12ebb57f - llamafile 下載

llamafile 下載是一個我們在做數據處理和模型訓練時可能會遇到的問題。接下來，我們就來看看如何解決這個問題，涉及到的內容包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧、錯誤集錦等。 環境配置 首先，我們需要配置好開發環境。以下是需要的工具和版本： 操作系統: Ubuntu 20.04 Python: 3.8及以上 Git: 2.25及以上

aigc , 編譯過程 , ci , 調優

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mob64ca12ee2ba5 - postman 測試ollama

在現代軟件開發中，Postman 常被用來測試 API 接口，並與不同的 AI 框架和服務進行集成。最近，我在使用 Postman 測試 Ollama 時遇到了一些問題，本文將詳細記錄我如何解決這些問題的過程，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、最佳實踐和生態擴展方面的內容。 背景定位 在開發和測試過程中，利用 Postman 來驗證 Ollama API 的正確性和性能

API , postman , 響應時間 , aigc

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mob64ca12f49f4b - langchain各種提示詞的區別

在這篇博文中，我們會深入探討“langchain各種提示詞的區別”，並通過版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南、性能優化等多個維度來全面理解這個問題。內容結構將會是有邏輯的，確保讓每個部分自然引導讀者理解。 版本對比 為了解決 langchain 提示詞之間的區別，我們首先來看下其版本的演變。以下是各個版本的時間軸，幫助我們快速梳理出版本歷史及其變更。 time

性能優化 , 不同版本 , 配置文件 , aigc

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u_13446 頭像

imking - IDE 結合 DeepSeek Coder

Idea告別996插件 在IntelliJ IDEA中，秉着IDEA自帶能實現的快捷方式就不用插件的原則，少用些插件，運行性能也提升一些，雖然很少，哈哈。分享下我個人常用的插件，希望對大家有些幫助。插件不勝在多，其實不少插件功能是重複的，通過以下插件我很少切換其他頁面，都是IDEA裏完成，並大大提升編碼效率。 1.UID生成器 對於序列化對象，我們常要生成UID

aigc , Copilot , JAVA , Json

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u_16213453 頭像

mob64ca12f58d71 - copilot 無法進入

出現“copilot無法進入”問題時，一般是由於環境配置不當、網絡連接問題、權限不足或軟件版本不兼容導致的。下面將詳細記錄解決此類問題的步驟和方法，幫助大家順利進入Copilot。 環境準備 在解決問題之前，確保你的環境準備就緒。以下是需要安裝的前置依賴： 依賴項 版本 備註 Vi

code , aigc , 代碼補全 , Visual

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mob64ca12eab427 - linux 本地部署Llama3

在這篇文章中，我將為大家帶來如何在 Linux 系統上本地部署 Llama3 的詳細步驟，幫助你一步步搭建自己的環境。內容涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用，確保你能夠順利運行 Llama3。 環境準備 開始之前，我們需要確認我們的系統滿足一些基本的軟硬件要求。這個過程包括操作系統，內存，CPU等。核實這些要求能夠確保你的 Llama3 環境能順利運

硬件資源 , bash , aigc , Python

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碼海航行俠 - 彈性計算雙週刊 第24期 - 阿里雲技術博客的個人空間 -

160億參數撬動7倍性能：Ling-mini-2.0如何用稀疏MoE架構重塑AI效率邊界 導語 螞蟻集團Inclusion AI團隊開源的Ling-mini-2.0模型，以160億總參數實現僅14億激活參數的高效推理，在數學推理與代碼生成任務中超越同類7B-8B稠密模型，標誌着大模型行業從參數競賽轉向"智能稀疏"的技術拐點。 行

數據 , 數學推理 , aigc , bard , Git

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liutao988 - deepseek生圖

斯坦福大學在三月份開設了一門“深度學習與自然語言處理”的課程：CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing，授課老師是青年才俊Richard Socher，他本人是德國人，大學期間涉足自然語言處理，在德國讀研時又專攻計算機視覺，之後在斯坦福大學攻讀博士學位，拜師NLP領域的巨牛Chris Manning和Deep Le

deepseek生圖 , 自然語言處理 , 機器翻譯 , aigc , 深度學習 , bard

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！

Redis 7.0 新特性解析：這5個優化讓你的緩存性能提升30%！ 引言 Redis 作為當今最流行的內存數據庫之一，憑藉其高性能、低延遲和豐富的數據結構，已成為現代應用架構中不可或缺的組件。2022年4月，Redis 7.0 正式發佈，帶來了多項重大改進和優化。這些新特性不僅提升了 Redis 的性能和可擴展性，還為開發者提供了更強大的功能和更靈活的使用方式。 本文將深入

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mb6900529f6798c - Python 3.12 性能提升揭秘：這5個新特性讓你的代碼快30%

Python 3.12 性能提升揭秘：這5個新特性讓你的代碼快30% 引言 Python 3.12 的發佈標誌着這門流行語言在性能優化上邁出了重要一步。儘管 Python 以其易用性和靈活性著稱，但性能問題一直是開發者關注的焦點。Python 3.12 通過一系列底層改進和新特性，顯著提升了執行效率，部分場景下的代碼運行速度甚至提高了 30% 以上。本文將深入剖析這些性能提升的關

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca12d4650e - 安裝Docker Copilot初始化Key

安裝Docker Copilot初始化Key的完整指南 在本博文中，我將詳細介紹如何解決“安裝Docker Copilot初始化Key”這一問題。Docker Copilot是一款強大的工具，可以幫助開發者更高效地管理和部署容器化應用。通過本指南，您將會找到解決該問題的分步流程、配置細節，以及排錯方式。 環境準備 在開始之前，確保您的環境滿足以下最低要求： 操作系

初始化 , bash , aigc , Docker

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