ollama 和 vllm 是當前 AI 領域裏常用的兩種工具，它們在構建與應用深度學習模型上都具有獨特的優勢。然而，很多人對它們的區別仍然感到困惑。下面我將詳細講解如何通過具體步驟來區分和使用這兩種技術。 環境準備 在使用 ollama 和 vllm 之前，首先要確保您的環境是兼容的。以下是支持的技術棧和兼容性矩陣。 # Ubuntu 安裝命令 sudo apt updat
如何通過Python調用Stable Diffusion 在機器學習和圖像生成領域，Stable Diffusion逐漸成為一種廣受歡迎的生成模型。它基於深度學習，通過條件生成模型生成高質量的圖像。隨着這一技術在商業環境中的應用日益廣泛，相關服務的可用性和性能分析變得尤為重要。 問題背景 隨着對圖像生成能力需求的增加，許多開發者開始探索如何通過Python調用Stable D
隨着人工智能技術的快速發展，越來越多的工具開始被應用於開發過程當中。GitHub Copilot就是這樣一個工具，它能夠自動化地根據註釋生成代碼，提高開發效率。然而，如何高效地利用這個工具，按照註釋生成代碼，並處理一些常見的問題，需要我們進行深入的探討。 在2021年6月，GitHub推出了Copilot，這款AI驅動的代碼輔助工具引起了開發者和技術界的廣泛關注。
在這篇博文中，我們將深入探討如何在 CentOS 7 系統上安裝 Ollama。Ollama 是一個基於開源的模型部署平台，適用於多種 AI 模型的手動或自動化部署。以下是具體的步驟和內容結構，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等模塊。 環境準備 軟硬件要求 在安裝 Ollama 之前，需要確保您的系統符合以下基本要求： 操作系統：Ce
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
