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慧星雲 - 你對AI的所有疑慮，厚德雲替你解答！

遇到難題不要怕！厚德提問大佬答！ 厚德提問大佬答 你是否對AI繪畫感興趣卻無從下手？是否有很多疑問卻苦於沒有大佬解答帶你飛？從此刻開始這些問題都將迎刃而解！你感興趣的話題，厚德雲替你問，你解決不了的困難，大佬替你來解決！ 從今天開始，厚德雲開啓《厚德提問大佬答》欄目，只要你有問題，在文章下方留言，我們會盡可能的邀請相關行業大佬替你解答！ AI繪圖大佬Mango 這次我們邀請到的是AI繪畫大佬“

圖像識別 , 雲計算 , 圖片 , 人工智能

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mob64ca12d42833 - 如何修改llama模型的每層的結構

如何修改llama模型的每層的結構 在深度學習領域，llama模型由於其出色的性能被廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務。然而，隨着具體業務需求的不斷變化和技術的持續發展，我發現需要對llama模型的每層結構進行修改以提升模型的適應性和效果。本文將詳細記錄這個過程，包括相關的背景信息、問題現象、深層次的根因分析、具體的解決方案、驗證測試結果，以及預防優化的方法。 問題背景 隨

加載 , 權重 , aigc , 解決方案

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mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中，計算資源的有效利用是至關重要的，特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行，還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要，還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時，用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

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mob649e815ddfb8 - GitHub Copilot Device Activation

GitHub Copilot Device Activation問題的解決方案 GitHub Copilot 是一個強大的編程助手，能夠根據上下文生成代碼片段。但在設備激活過程中，用户有時會遭遇“GitHub Copilot Device Activation”相關的問題。本文將詳細説明如何準備環境、分步指導操作、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用，以幫助用户順利完成設備激活。

code , 排錯 , User , aigc

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mob649e81597922 - ollama怎麼用python調用embedding

在這篇博文中，我們將探索如何通過 Python 調用 Ollama 中的 embedding 功能。Ollama 是一個強大的工具，然而在使用過程中可能會遇到一些問題。本文將詳細記錄解決此問題的整個過程。 問題背景 在處理文本數據嵌入時，許多開發者希望快速而準確地提取內容特徵。Ollama 提供了這種嵌入的能力，可以通過 Python 更方便地調用。然而，初學者在使用時經常遇到配

測試用例 , aigc , ci , Python

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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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mob64ca12f66e6c - macOS ollama配置

在這篇博文中，我將向大家介紹如何配置 macOS 中的 Ollama 工具。通過這一過程，你將能在你的 Mac 上輕鬆運行 Ollama，進行各類複雜的 AI 模型部署與交互。以下是詳細的配置過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及擴展應用。 環境準備 在開始之前，請確保你已經安裝了以下前置依賴。下面的表格列出了組件的版本兼容性矩陣。

配置文件 , API , bash , aigc

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mob64ca12e732bb - 二次封裝elementui plustable

在現代前端開發中，將框架組件進行“二次封裝”是一項常見的需求，旨在提高代碼的複用性和可維護性。本文將重點介紹如何實現element-ui中的plustable組件的二次封裝，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化等模塊。 環境準備 首先，確保您擁有正確的開發環境。對於使用element-ui和plustable的項目，您應該使用以下依賴： | 依賴

性能優化 , 封裝 , aigc , ci

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mob64ca12d4da72 - 千葉 stabledifussion

千葉 Stable Diffusion 是一種圖像生成模型，廣受歡迎，可以生成高質量的圖片和藝術作品。為了有效使用該技術，我們需要從環境配置、編譯過程到參數調優、定製開發等多個方面，進行系統性的梳理和總結。以下是解決“千葉 Stable Diffusion”問題的詳細過程。 環境配置 在開始之前，我們需要配置我們的開發環境。環境的配置涉及安裝必要的軟件包和庫，並確保一切運轉順利。

aigc , 環境配置 , 調優 , Python

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mob649e8166179a - ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU

ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU 在當今的深度學習和人工智能應用中，使用雙顯卡的配置可以極大地提升模型訓練和推理的性能。然而，許多用户在使用 ollama 時，發現儘管配置了雙顯卡，卻仍然無法有效利用 GPU。本文將深入探討這個問題的背後原因，並提供解決方案。 背景定位 適用場景分析，人們希望在高性能計算任務中充分利用硬件資源，尤其是在進行深度學習模型訓練時，雙顯卡的配

性能需求 , aigc , 深度學習 , CUDA

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux下載模型位置

ollama linux下載模型位置的描述 在現代機器學習和人工智能發展的背景下，模型的下載和使用變得愈發重要。對於使用ollama的用户，確保Linux環境中的模型下載位置正確配置是實施高效工作流程的關鍵。本文將詳細記錄如何解決“ollama linux下載模型位置”的問題，以便在實際應用中提供充分支持。 環境準備 在正式進行模型下載配置之前，首先需要確保Linux環境配置

硬件資源 , bash , aigc , ci

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mob64ca12f062df - ollama 限制大模型使用gpu

ollama 限制大模型使用gpu 在我最近的項目中，我遇到了一個關於“ollama”限制大模型使用 GPU 的問題。這對於任何需要高性能計算資源的深度學習應用來説，都是一個棘手的障礙。本文將詳細記錄解決這一問題的過程，從背景描述到技術原理，再到架構解析和代碼分析，力求清晰呈現整個解決思路。 背景描述 首先，讓我們瞭解一下該問題的背景——為何會出現“ollama”限制大模型使

aigc , Processing , ci , Python

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mob64ca12dedda8 - ollama 金融量化模型

ollama金融量化模型是一個用於金融科技領域的強大工具，它結合了深度學習與量化分析，為投資決策提供了有效支持。在這篇文章中，我們將詳細討論構建和部署ollama金融量化模型的整個過程，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和版本管理等方面。 環境預檢 系統要求 組成部分 要求

依賴管理 , aigc , 回滾 , 版本管理

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mob64ca12edea6e - ubuntu下ollama gpu

在使用 Ubuntu 操作系統設置 Ollama 的 GPU 加速時，常常會遇到一些問題。以下是關於如何解決“ubuntu下ollama gpu”問題的記錄，幫助你更好地瞭解並解決相關的技術挑戰。 背景定位 在擁抱深度學習與機器學習的今天，Ollama 提供了一個強大的框架，結合 GPU 的加速能力，可以顯著提升訓練與推理的效率。然而，對於 Ubuntu 用户來説，正確配置 GP

工具鏈 , aigc , 深度學習 , 解決方案

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mob64ca12ebf2cc - AIGC提示詞工程樣本

AIGC提示詞工程樣本 在當今的信息技術行業，如何有效地應用AIGC（人工智能生成內容）提示詞工程顯得尤為重要。本文將通過系統化的步驟，展示如何解決AIGC提示詞工程樣本的問題。 環境準備 為了順利進行，我們需要先安裝必要的依賴。以下是跨平台安裝命令： # Ubuntu sudo apt-get install python3-pip # MacOS brew inst

API , aigc , JAVA , Json

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十九、優化 RAG 檢索精度：深入解析 RAG 中的五種高級切片策略

前面幾篇文章已經深入討論過LangChain、RAG架構的細節，對RAG有了基礎的瞭解，今天重點梳理一下RAG的切片策略； 一、什麼是RAG切片 給定一個場景，我們有一本非常厚的百科全書（就像公司的員工手冊文檔或公司知識庫）。同時，我們有一個超級聰明的AI助手，他知識淵博，但有個弊端，他一次只能看一頁紙，而且給他哪一頁，他才能看哪一頁。他做不到直接從整本厚厚的書裏去尋

RAG應用 , yyds乾貨盤點 , AI寫作 , aigc , 人工智能 , RAG切片

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mob64ca12d8c182 - deepseek code v2 多模態

深度學習在計算機視覺中的應用越來越廣泛，而“deepseek code v2 多模態”作為重要的框架，在處理多種數據形式時表現出了其強大的能力。本文將詳細記錄解決“deepseek code v2 多模態”問題的整個過程，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及生態擴展等六個部分。 版本對比 對比不同版本的“deepseek code v2 多模態”，我們可以看到

數據 , aigc , 模態 , 代碼示例

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網易雲信IM - 前沿觀察 |情感陪伴智能體演化五階段

未來從未如此清晰,也從未如此充滿未知。撥迷霧,見真知,我們探索、記錄、思考,與您一起觀察行業的前沿點滴。 從感知智能到認知智能的突破,從算法推薦到智能交互的演進,我們正站在人機關係重構的歷史節點。 然而,當前階段的AI系統在情感認知維度仍存在顯著斷層,語音交互缺乏對話脈絡的連續性,生成式模型尚未建立真正的情感理解,這種情感鴻溝構成了人機協同進化的關鍵屏障。真正讓人類感

情感陪伴智能體 , 智能體對話 , aigc , bard , 對話智能體

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mob649e815574e6 - OLLAMA模型地址

在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“OLLAMA模型地址”相關的問題，確保讀者能夠清晰地理解整個過程。接下來，我將通過一系列結構劃分，來深入探討這一實現方式，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優及擴展部署。 首先，我們需要考慮到基礎環境的要求，確保一切順利進行。在環境預檢中，我創建了一張思維導圖，具備硬件拓撲結構，以幫助我理解整體系統的組成，以及所需的軟件與硬件關係。

bash , aigc , 子節點 , Web

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mob649e816138f5 - docker pull ollama 國內鏡像

為了在中國國內順利執行 docker pull ollama 的操作，首先必須確保有一個適宜的環境。以下是該過程的詳細記錄。 環境準備 在開始之前，必須確保你的硬件和軟件環境滿足以下要求： 組件 最低要求 推薦要求 CPU 2 核心 4 核心

aigc , Docker , Json

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mob64ca12da726f - langchain mysql fastgpt

在本文中，我們將探討如何利用 LangChain 和 FastGPT 來與 MySQL 進行高效的數據交互和處理，展示出集成的整個過程。此外，我們會涵蓋性能優化及生態擴展的相關內容，幫助大家更好地整合這一技術棧，實現數據處理的高效性與靈活性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有技術棧之間能夠完美兼容。以下是我們將使用的軟件及其對應版本： 技術

數據 , MySQL , aigc

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yzy121403725 - 常見模型部署環節優化技術微調、剪枝、蒸餾、量化等

模型優化技術 —— 目的都是讓訓練好的模型更適配部署環境（如低算力設備、低延遲場景），同時儘可能保留模型性能（精度、效果） 一、微調（Fine-tuning）：讓模型 “適配新場景” 1. 核心定義 微調是在預訓練模型（如 BERT、ResNet）的基礎上，用少量目標場景的數據集繼續訓練，調整模型參數以適配具體任務或環境的過程。可以理解為：預訓練模型已經 “學會

部署模型優化技術 , aigc , llama

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mb68738fa1c4e31 - 馬拉松比賽 TRAE solo 軟件使用指南?

圍巾哥蕭塵演講稿邏輯結構整理 該演講稿主要圍繞 TRAE 軟件的使用展開，從基礎功能（V1.0）講到當前體系（V2.0），並指導聽眾如何利用該軟件打造產品。 序號 模塊名

產品開發 , AI寫作 , aigc , 環境搭建 , 基礎功能

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mob64ca12e51ecb - langchain4j spring boot集成

在這篇博文中，我將詳細介紹如何將 LangChain4j 集成到 Spring Boot 項目中，以便快速構建基於語言模型的應用。我們會從環境準備開始，一步一步講解集成過程、配置細節、實戰應用及常見問題解決方法，最後給出性能優化的建議。 環境準備 首先，確保你的開發環境中安裝了 Java 以及 Maven，建議使用 JDK 11 及以上版本。以下是所需的依賴和工具： | 組件

性能優化 , API , xml , aigc