在搭建以“ollama API”為基礎的多輪會話系統時，遇到了一些問題。多輪會話的處理可以極大提高用户與系統的交互體驗，但與此同時，也可能導致性能下降和響應不及時的情況。本博文將詳細記錄我們在解決這一問題的過程中所經歷的各個階段，幫助大家更好地理解並優化這一類型的系統。 問題背景 我們在實施“ollama API 多輪會話”功能時，發現該功能不能穩定運行，影響了用户的使用體驗。因
在這篇博文中，我將詳細記錄“ollama 2b 7b”問題的解決過程，通過各個模塊對比、遷移、兼容性、實戰案例、排錯和性能優化等方面的解析，幫助大家更好地理解和應對這一問題。 “ollama 2b 7b”是在處理深度學習模型方面的一個重要議題，尤其是在資源管理和模型優化的過程中，版本的更新與遷移顯得至關重要。 版本對比 在處理“ollama 2b 7b”問題時，我首先進行了版
ollama GPU內存佔滿問題是近期開發者在使用機器學習模型時常遇到的挑戰之一。當多模型同時運行或處理大規模數據集時，GPU內存容易被佔滿，導致性能降級甚至崩潰。因此，本文將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。希望通過這些內容，幫助大家更高效地使用GPU資源。 環境準備 在開始之前，我們首先需要準備適合的硬件和軟件環境。
在設計和實現高效的機器學習模型時，使用如“transformers”、“ollama”和“vllm”這樣的現代庫是至關重要的。作為研究者與開發者，我們經常會面臨構建、調試及優化模型的眾多挑戰。在這篇博文中，我將詳細描述如何處理這些問題的過程，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析以及逆向案例。 協議背景 隨着深度學習、尤其是自然語言處理領域的快速發展，多種高效且靈活
在深度學習領域，顯卡的種類和性能差異可能導致在使用“ollama”框架時出現“顯卡混搭”的問題。本博文將從多個方面記錄解決這一問題的過程，以便於將來的參考。以下將詳細介紹環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保系統滿足所需的基本條件。以下是系統要求的表格： 組件 最小要求
