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05:12 PM · Oct 25 ,2025
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u_16213387 頭像

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_17398972 頭像

u_17398972 - openEuler 雲原生容器基礎搭建與Podman應用部署實操

前言 openEuler 是面向數字基礎設施的開源操作系統，由開放原子開源基金會孵化，面向服務器、雲計算、邊緣計算與嵌入式等核心場景，致力於提供穩定、安全、可擴展的基礎軟件平台。其社區長期迭代，形成了完善的版本發佈體系、工具鏈與文檔生態，為開發者與企業在生產環境落地提供堅實支撐。 在架構支持方面，openEuler 面向多樣性計算架構，覆蓋 ARM、x86、RISC‑V、Loo

運維 , bash , 雲服務 , Nginx

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u_16213408 頭像

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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teayear 頭像

學技術贏未來 - 信創工程師必備教程之歐拉系統安裝filebeat

在 openEuler 系統中安裝 Filebeat 來採集日誌，並實現日誌的傳輸（如發送到 Logstash/Elasticsearch），我會為你提供從環境準備到配置、啓動、驗證的完整步驟，適配 openEuler 的系統特性（如包管理器、權限機制）。 一、前置條件 系統環境：openEuler 20.03 LTS/22.03 LTS（x86_64/ARM64 架構，本文以 x86_

elastic , 運維 , bash , Nginx

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u_16213316 頭像

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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u_16213302 頭像

mob64ca12d0e5a4 - AIGC檢測免費

隨着人工智能技術的快速發展，基於內容生成的應用（AIGC）越來越受到關注。然而，伴隨而來的卻是“AIGC檢測免費”這一困擾不少用户的問題。這篇文章將詳細介紹如何解決這個問題，確保用户在使用AIGC工具時的流暢性與安全性。 背景定位 在當今數字世界，許多人依賴AIGC工具來生成內容。用户反饋提到，有時候在使用這些工具進行生成時，會面臨一些不必要的檢測或驗證，影響使用體驗。

性能調優 , bash , aigc , 解決方案

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u_16213404 頭像

mob64ca12e9cad4 - ollama 模型 什麼配置可以運行

如何配置 Ollama 模型以便運行 在處理“ollama 模型 什麼配置可以運行”的問題時，首先我們需要了解運行此模型所需的硬件和軟件配置。接下來，我們將進行詳細的環境準備、配置步驟、配置詳解和驗證測試，最後還會提供一些排錯指南和擴展應用的信息。 環境準備 為了順利運行 Ollama 模型，你需要確保擁有合適的硬件和軟件環境。讓我們來看看具體的要求。 軟硬件要求

虛擬環境 , 硬件資源 , bash , aigc

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cowcomic 頭像

建安七子 - MAC系統和Linux系統下md5獲取方法

前一段時間在開發一個比較複雜的shell腳本，目標之一是希望能夠拷貝到任何台機器上都能用（當然不包括win），所以腳本不會用到很多需要安裝的命令，所使用的命令基本都是系統安裝時候就自帶的。我的開發環境是mac，本以為很多基礎的命令mac和linux應該都一樣，沒想到過程中還是遇到不少有細微差別的地方。字符串計算MD5就是其中之一，這篇文章簡單記錄一下兩個系統在計算MD5時的差異，其他的差異以後有機

macos , bash , Linux , md5 , shell

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u_16213304 頭像

mob64ca12d16caa - 本地一鍵部署 ollama

在這篇博文中，我將詳細記錄如何進行“本地一鍵部署 Ollama”的過程。Ollama 是一個開源項目，旨在簡化機器學習模型的部署，提供一系列易於使用的工具和文檔。下面我將分成各個模塊，逐步帶你完成這一過程。 環境準備 在部署 Ollama 之前，需要確保你的環境滿足以下要求： 前置依賴安裝 Docker Git Pyt

bash , aigc , Docker

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u_16213451 頭像

mob64ca12f51824 - llama微調 CUDA_VISIBLE_DEVICES

在進行“llama微調 CUDA_VISIBLE_DEVICES”的相關問題解決之前，首先要了解環境的基本要求和預檢工作。以下是我記錄的整個解決過程。 環境預檢 要開始微調llama模型，需要確認系統環境滿足以下要求： 項目 要求 操作系統 Ubuntu 20.04及以上

System , bash , aigc , CUDA

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u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - mac docker 安裝 langchain

為了幫助大家在 Mac 上通過 Docker 安裝 LangChain，本文將詳細介紹整個過程，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。無論你是新手還是有經驗的開發者，希望這篇文章能夠全面指導你完成安裝。 環境準備 在進行我們的安裝之前，有一些前置依賴需要準備好。這裏我們將以表格的形式列出版本兼容性矩陣。 組件

bash , aigc , Docker

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u_16213382 頭像

mob64ca12e4972a - ollama使用cpu或gpu

在處理“ollama使用cpu或gpu”的問題時，我們需要從多個角度出發，包括環境的預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及最佳實踐。以下是對這一過程的詳細描述。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保環境的兼容性和滿足相應的硬件要求。以下是我們需要關注的幾方面： 硬件拓撲：檢查你的系統是使用CPU還是GPU。你可以參考如下的思維導圖，幫助理解如何選擇合適的硬件。

最佳實踐 , bash , aigc , 安裝過程

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u_16213300 頭像

mob64ca12d06991 - ollama如何調用gpu加速

ollama如何調用gpu加速的描述 在機器學習和深度學習的實踐中，充分利用GPU進行加速已經成為一種重要的需求。Ollama作為一個機器學習框架，能夠通過GPU加速來提高模型訓練和推理的效率。然而，許多用户在實際應用中遇到如何正確設置GPU加速的問題，這對業務的整體性能產生顯著影響。 問題背景 在使用Ollama框架進行模型訓練時，用户希望充分利用GPU資源以提高計算效率。

機器學習 , bash , aigc , CUDA

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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - grep sed awk 三劍客

Docker Machine 是Docker官方三劍客項目之一。 官網地址：https://docs.docker.com/machine/ 負責使用docker容器的第一步：在多種平台上快速安裝和維護docker運行環境。讓用户可以在很短時間內在本地或雲環境中搭建一套docker主機集羣 Machine基本功能包括： 1：在指定節點或平台上安裝D

雲計算 , bash , 雲原生 , grep sed awk 三劍客 , Docker

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u_16175485 頭像

mob649e8160b585 - stablebaselines3安裝

在這篇文章中，我將與你分享如何順利安裝stable-baselines3這一開源強化學習庫的全過程。在安裝時候，我也遇到了一些問題，所以我會將解決方案一一列舉，以方便你在遇到類似問題時查閲。 環境準備 在開始之前，我們需要確認硬件和軟件環境的要求。stable-baselines3主要用於Python開發，因此Python環境的配置尤為重要。 軟硬件要求 操作系統

bash , aigc , Python

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u_16264967 頭像

smartApi - Git 檢出到HEAD 再修改提交commit 會消失解決方案

現象一句話： “把 HEAD 落在歷史提交上 → 改完順手 git commit → 切分支 → 剛才的 commit ‘消失’”。 根本原因： 你提交時 HEAD 是遊離（detached）狀態，沒有分支指針指向它；切走後 Git 再也找不到那條 commit，於是“好像沒了”。 找回與保留的兩步法 先找回“丟失”的 commit git r

移動開發 , bash , Android , .net , Git

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u_16213461 頭像

mob64ca12f770a6 - ollama 下載模型位置

在進行機器學習或深度學習項目時，模型下載和管理往往成為重要環節，特別是使用工具如 Ollama。當處理“ollama 下載模型位置”這個問題時，確保有良好的備份、恢復和監控策略是至關重要的。接下來的內容將詳細闡述我的解決方案和策略。 備份策略 為了確保模型資料的安全，需要設立合理的備份策略。根據項目需求，可以採用不同的數據存儲介質。以下是一張存儲介質對比表格，闡明各種存儲方案的優

System , bash , aigc , ci

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koogua 頭像

鳩摩智首席音效師 - 如何在 Bash 中循環遍歷文件內容 ？

Bash (Bourne-Again SHell)，是一種流行的命令行 SHell 腳本語言，因其簡單和易用而被廣泛使用。最常見的任務之一，可能需要使用 Bash 遍歷文件的內容。 在本文中，我們將探索在 Bash 腳本中使用不同的方法來循環遍歷文件內容，包括逐行和逐字讀取。 使用 while 循環和 read 命令 while 循環結合 read 命令是在 Bash 中遍歷文件內容的最常用方法

bash

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u_16213333 頭像

mob64ca12d8821d - docker下安裝的ollama的bin啓動文件安裝在哪裏

在Docker中安裝的Ollama的bin啓動文件的位置有時會引發困惑。本文將詳細記錄如何解決這個問題，涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南，幫助讀者快速定位其bin啓動文件。 環境準備 在開始之前，需要確認系統環境以及所需工具的安裝。 前置依賴安裝 首先，要確保Docker已經正確安裝。可以通過以下命令檢查Docker版本： docker

bash , aigc , Docker

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qian5201314 頭像

代碼保安 - Go語言中的依賴管理：使用Go Modules的最佳實踐

Go Modules是Go語言的官方依賴管理系統，自Go 1.11版本引入，並在Go 1.16成為默認選項。它解決了Go語言長期以來在依賴管理方面的痛點，提供了版本控制、可重複構建和依賴隔離等功能。 核心概念 1. 模塊(Module) 包含go.mod文件的Go包集合 是版本化的依賴單元 模塊路徑(module path)作為唯一標識符 2.

Go語言 , github , bash , 後端開發 , go

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u_16213337 頭像

mob64ca12d97dad - stable marriage 習題

在“stable marriage 習題”的背景下，我們面對的是如何在一組男性和女性之間匹配，使得每一對匹配都能達到穩定狀態的問題。以下是處理此類問題的詳盡步驟，包括備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、案例分析、遷移方案。 備份策略 在處理穩定匹配問題時，首先要確保數據的安全和可恢復性。這裏涉及到備份策略的制定。 flowchart TD A[備份計劃開始

工具鏈 , bash , 數據恢復 , aigc

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xiuji 頭像

修己xj - Linux telnet 命令詳解：網絡診斷的經典工具

什麼是 telnet？ Telnet 是一種經典的網絡協議和工具，用於通過 TCP/IP 網絡遠程登錄到其他計算機。在 Linux 系統中，telnet 命令不僅可用於遠程登錄，更常被用作網絡連接測試和端口檢測的強大工具。 安裝 telnet 在大多數現代 Linux 發行版中，telnet 默認未安裝。你可以使用以下命令安裝： Ubuntu/Debian: sudo

運維 , HTTP , 遠程登錄 , bash

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mob64ca12d8821d - input添加distable

在現代開發和運維環境中，我們常常遇到“input添加distable”這樣的問題。這通常表明某些輸入框的狀態被標記為不可用，而我們需要確保能夠有效地備份、恢復和管理這些狀態。以下是對這一問題的完整解決方案，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析與最佳實踐，逐步解析如何應對這一挑戰。 備份策略 首先，我們的解決方案需要有一個清晰的備份策略。這包括全面的備份與恢復機制

Backup , 工具鏈 , bash , aigc

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u_16213418 頭像

mob64ca12ed4084 - llama factory微調訓練GPU利用率低

在使用llama factory進行微調訓練時，開發者們常常遇到GPU利用率低的問題，這不僅影響模型訓練的速度，還可能導致資源的浪費。為了有效解決這一問題，我整理了一個整體流程，從預檢環境、部署架構、安裝過程到依賴管理、版本管理及遷移指南等方面進行詳細記錄。 環境預檢 在開始微調訓練之前，我們需要確保系統和硬件的配置滿足最低要求。以下是系統和硬件要求的表格： 系統要求

bash , aigc , 安裝過程 , 版本管理

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