在這篇博文中，我將分享在 Linux 系統上安裝 Ollama 模型的詳細步驟。Ollama 是一個優秀的機器學習框架，提供了易於使用的 API 和強大的功能。下面的內容將涵蓋從環境準備到排錯指南的各個方面。 環境準備 在開始之前，我們需要確保硬件和軟件環境的準備。以下是所需的最小配置： 軟硬件要求： 操作系統：Ubuntu 20.04 或更高版本 內存：至
在M1上運行 Ollama 的過程 隨着蘋果 M1 芯片的推出，很多開發者希望在這一新架構上運行更多的程序，包括 Ollama 等開源項目。然而，由於架構差異，運行過程中可能會面臨兼容性、性能等多方面的問題。本文將詳細記錄在 M1 芯片上成功運行 Ollama 的過程，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等內容。 版本對比 在研究 Ollama 的
llamafactory API 端口修改是一個常見的需求，尤其是在開發和部署應用程序時。通過本文的記錄，我們將詳細介紹環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南，以幫助您成功地修改API端口。 環境配置 在開始之前，需要配置您的開發環境，包括所需的軟件和工具。以下是環境配置的流程圖和Shell代碼配置。 flowchart TD A[設置開發環境]
在這篇博文中，我將詳細記錄如何將開源大模型Llama部署到服務器上。本文將涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南等各個方面，以便於有效實現系統搭建的每個階段。 環境準備 首先，我們需要確保我們的環境具備必要的硬件和軟件條件。以下是開源大模型Llama的前置依賴及安裝命令。 前置依賴安裝 在開始之前，請確保已安裝以下依賴項： # 更新系統軟件包
隨着技術的發展，Microsoft在開發環境中引入了VS19 Copilot，這種智能助手能夠根據上下文提供代碼建議，從而極大地提高開發效率。然而，使用過程中可能會遇到各種問題，這篇博文旨在梳理這些問題及解決方案，幫助大家更好地理解和使用VS19 Copilot。 背景定位 VS19 Copilot的出現標誌着編程輔助工具向智能化、自動化方向的重大進步。這種工具的技術定位在於其基
