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05:52 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca12d12b68 - ollama用多個gpu

在當今深度學習和高性能計算的領域，使用多個 GPU 能顯著提高模型訓練的效率。然而，在實施過程中可能會遇到一些挑戰。本文將詳細記錄如何解決“ollama用多個gpu”的問題，具體涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析以及驗證方法。 首先，我們需要制定一個可靠的備份策略，以確保在出現問題時能夠快速恢復。備份策略的流。以下是該策略的流程圖： flowchart TD

數據 , Backup , aigc , storage

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mob64ca12ec8020 - llama2的使用代碼

lLaMA 2 是一個高級的語言模型，旨在為各種自然語言處理任務提供強大的支持。在本文中，我將記錄如何有效地解決 "lLaMA 2 的使用代碼" 的各種問題，包含了版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和性能優化等方面的內容。 版本對比 lLaMA 2 的不同版本在特性上有顯著差異。通過下面的特性對比，我總結了主要差異： 特性

code , 性能優化 , aigc , 代碼塊

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u_16171861 頭像

世間萬物皆不及你 - AIGC 基礎知識

一、AIGC 概述 AIGC（人工智能生成內容）是指利用人工智能技術自動生成文本、圖像、音頻、視頻等內容的技術。主要技術包括： 生成對抗網絡 (GANs) - 用於圖像生成 變分自編碼器 (VAEs) - 用於數據生成和壓縮 擴散模型 (Diffusion Models) - 當前主流的圖像生成技術 大語言模型 (LLMs) - 如GPT系列，用於文本生

List , 生成器 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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mob64ca12f8da8d - ideacopilot設置

在現代軟件開發中，"ideacopilot"作為一個智能輔助工具，被廣泛應用於各種開發環境中，以提升工作效率。在這篇文章中，我們將探討如何設置和優化"ideacopilot"，解決用户在這個過程中的常見問題。通過以下內容，我們將詳細地分析背景、參數、調試步驟、性能調優、排錯指南，以及生態擴展，幫助大家更好地理解和應用這一工具。 問題場景 在使用"ideacopilot"時，開發者

aigc , 自動補全 , 開發者 , ide

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u_16213353 頭像

mob64ca12dd8bce - stable diffusion git

stable diffusion git 是一個用於圖像生成的深度學習模型，其背後的原理和實現架構吸引了許多開發者與研究者。本文將對 stable diffusion git 的運作機制、架構設計和源碼實現進行詳細剖析，幫助大家更好地理解和應用該技術。 背景描述 在人工智能領域，圖像生成技術正逐步成熟，尤其是在生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等模型的推動下，圖像

預處理 , 數據 , aigc , Git

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mob64ca12eee07b - LlamaFactory二次開發案例

LlamaFactory二次開發案例是一項關於如何利用LlamaFactory平台進行高效且可定製化開發的探討。在這個案例中，我們面對的技術痛點是如何提升開發效率以及系統的靈活性。通過對Platform的二次開發，我們嘗試解決行業面臨的挑戰，使得我們的產品能夠更精準地符合用户需求。 用户原始需求： "我們需要一個靈活且高效的開發平台，以滿足不同客户的個性化需

性能優化 , 二次開發 , 模塊化 , aigc

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mob64ca12f43142 - postman調用ollamaapi

在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用 Postman 調用 Ollama API，實現順暢的數據交互和集成。Ollama API 提供了強大的功能，讓開發者能夠快速構建和擴展應用。現在，讓我們一起進入這個技術世界，看看如何順利地完成這個調用。 環境準備 首先，我們必須確保所用的技術棧兼容性。我們將使用以下技術： Node.js（服務端） Postman（API測

API , postman , aigc , JAVA

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mob64ca12d4a164 - AIGC製作途中有什麼心裏體會

AIGC製作途中的心理體會 隨着人工智能生成內容（AIGC）技術的不斷髮展，越來越多的公司開始關注如何利用這一技術來提升生產效率和創作質量。而在這一過程中，不同的團隊與個人面臨着種種心理挑戰和成長體驗。這篇博文將分享我在AIGC製作途中所感受到的心理體會，同時深入探討這一項目的各個階段，從背景定位到擴展應用，全面分析技術架構、性能優化以及經驗總結。 背景定位 隨着數字內容需求

技術選型 , 數據 , aigc , 迭代

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mob649e81673fa5 - AIGC 神經網絡的可視化

AIGC 神經網絡的可視化是一項涉及到深度學習算法和圖形化表示技術的複雜任務，其目的是通過可視化手段幫助開發者和研究人員理解神經網絡的結構和性能。本文將圍繞這一主題，詳細探討可視化技術的適用場景、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理及選型指南，力求給讀者以全方位的理解。 背景定位 在近年來，人工智能的飛速發展推動了 AIGC（人工智能生成內容）相關技術的廣泛應用。尤其是在圖像生

神經網絡 , aigc , 開發者 , 可視化工具

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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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mob649e816138f5 - Ollama parameter

Ollama parameter 是一種用於配置和調整計算性能的參數，它在機器學習和人工智能模型的優化中發揮着重要的作用。本文將從各個方面詳細解析“Ollama parameter”相關的技術問題，以及如何有效解決這些問題。 版本對比 為了更好地理解Ollama parameter在不同版本中的特性差異，我們將從歷史演進和適用場景對比兩方面進行分析。 時間軸（版本演進史）：

常見錯誤 , 新版本 , 自定義 , aigc

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mob64ca12e1497a - LangchainGo

LangchainGo是一個基於Go語言構建的高性能鏈式模型框架，旨在為開發者提供更靈活和高效的鏈式處理能力。在實踐中，我們可能會遇到一些常見和複雜的問題，本文將詳細記錄如何解決這些“LangchainGo”相關的問題。 背景定位 在實際應用中，大規模數據處理及其對鏈式任務調度的需求不斷增加，因此我們在使用LangchainGo時可能會面臨性能瓶頸和配置複雜度等問題。特別是在處理

錯誤信息 , 數據丟失 , aigc , 配置項

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mob64ca12f49f4b - github copilot logout

在軟件開發中，GitHub Copilot 是一款強大的 AI 編程助手，它能夠根據當前代碼上下文生成代碼建議。然而，有時用户可能會遇到“GitHub Copilot logout”的問題，導致無法繼續使用該工具。本文將詳細記錄解決此問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及部署方案。 環境配置 首先，我們需要確保我們的開發環境已正確配置，以支持 Git

User , aigc , 環境配置 , 調優

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mob64ca12e91aad - ollama create modelfile

在這篇博文中，我想和你聊聊使用“ollama create modelfile”過程中遇到的一些問題以及如何逐步解決這些問題。首先，瞭解協議背景是重要的。我們可以將網絡協議理解為不同層次的交互方式，而這正是我在這次過程中需要深入剖析的關鍵。 協議背景 在網絡通信中，協議經常被分為不同層次。我們可以使用OSI模型來幫助我們理解這些層次。下圖展示了OSI模型的四個象限，其中每個象限代

抓包 , tcp , HTTP , aigc

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William886 - AI如何改變日常：從代碼到生活的智能革命

引言：我們已身處智能增強時代 清晨，你的智能音箱用自然的聲音播報新聞和天氣；通勤路上，導航APP根據實時路況規劃最優路徑；工作中，AI助手幫你起草郵件、生成報告；休息時，短視頻平台精準推薦你感興趣的內容。AI已如水、電、網絡般融入日常生活，不再是科幻概念，而是觸手可及的“數字空氣”。 這背後的變革是深刻的：根據斯坦福大學《2024年人工智能指數報告》，全球超過

List , 私藏項目實操分享 , API , 加載 , AI寫作 , aigc

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Hommy168 - 【開源剪映小助手】為文本創建富文本樣式，支持關鍵詞高亮、顏色設置、字體大小調整等功能

ADD_TEXT_STYLE API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_text_style 功能描述 為文本創建富文本樣式，支持關鍵詞高亮、顏色設置、字體大小調整等功能。該接口可以將普通文本轉換為包含樣式信息的富文本格式，實現關鍵詞突出顯示、多樣化的文本展示效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：h

aigc , AI作畫 , Python

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mob64ca12eaf194 - ollama 11434請求

在處理“ollama 11434請求”這個問題時，我經歷了一段頗為複雜的過程，旨在通過詳細的步驟記錄，幫助大家更高效地理解和解決這個問題。下面是我整理的結構與內容，涵蓋了版本對比、遷移指南、兼容性處理等各個方面。 版本對比 在不同版本的 ollama 中，特性有所不同。通過對比版本間的差異，我們可以更好地理解每個版本的優缺點和適用場景。 特

User , 不同版本 , aigc , 高級技巧

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shiluodemugua_esfwwz 頭像

失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加視頻特效

ADD_EFFECTS API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_effects 功能描述 向現有草稿中添加視頻特效。該接口用於在指定的時間段內添加特效素材到剪映草稿中，支持多種特效類型如邊框特效、濾鏡特效、動態特效等。特效可以用於增強視頻的視覺效果。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求參

aigc , Python

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Hommy168 - 【開源剪映小助手】創建剪映草稿

CREATE_DRAFT API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/create_draft 功能描述 創建剪映草稿。該接口用於創建一個新的剪映草稿項目，可以自定義視頻的寬度和高度。創建成功後會返回草稿URL和幫助文檔URL，為後續的視頻編輯操作提供基礎。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://do

aigc , AI作畫 , Python

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mob64ca12edea6e - ollama embedding設置向量維度

在當今的深度學習領域，文本嵌入（embedding）是將文本轉化為計算機可以理解的向量形式的重要手段。而在使用Ollama嵌入模型時，正確地設置向量維度對於實現高效的模型表現及準確性至關重要。本文將詳細記錄如何解決“ollama embedding設置向量維度”的問題，以便大家更好地應對類似的挑戰。 背景定位 在項目開發中，我遇到了Ollama嵌入模型在設置向量維度時的性能問題。

數據集 , 工具鏈 , aigc , Python

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西安王曉楠 - GEO專家楊建允：數據驅動與內容優化，AI搜索時代的企業營銷新策略

AI 搜索趨勢對企業營銷的影響主要體現在以下幾個方面： 精準用户畫像： AI 通過分析用户搜索行為和偏好，幫助企業更精準地瞭解目標客户，優化營銷策略。 內容優化方向： 企業可以通過優化內容以匹配 AI 搜索算法的需求，提升內容相關性和質量，增強AI搜索排名。 智能客服升級： AI 驅動的智能客服能快速理解用户問題，提供個性化解答，提升用

指尖人生 , 生成式引擎優化 , GEO技術 , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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Chikaoya - 第13天：增加室內柔韌性運動

今日核心任務： 像温柔地梳理一團羊毛線一樣，通過拉伸來放鬆您冬日裏緊張僵硬的筋骨。 一、瞭解人體反應：為什麼冬季需要側重柔韌性？ 持續的“收緊”狀態：即便我們已經注意保暖和熱身，寒冷的環境依然會讓我們的肌肉、筋膜和關節處於一種下意識的、輕微的收縮狀態，以保存熱量。這會導致全身感覺僵硬、緊繃，甚至痠痛。 氣血循環的“末梢挑戰”：冬季氣血更傾向於供養內臟

eee , AI寫作 , aigc

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mob64ca12d5dd85 - ollama wsarecv

在處理 "ollama wsarecv" 的問題時，環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南都是必不可少的部分。本文將帶您逐步分析如何解決這一問題。 環境配置 首先，在開始之前，確保您已經配置好正確的開發環境。以下是需要的步驟： 安裝必要的軟件包 配置環境變量 驗證依賴項的版本 軟件包 版

配置環境變量 , aigc , 編譯過程 , 調優

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玫瑰互動GEO - 2026快消行業GEO優化&SEO優化破局之道:雙引擎優化構建AI決策閉環+歸納原理解析

當78%消費者購物前先問AI，你的產品還在靠關鍵詞硬卷？本文拆解快消行業SEO+GEO融合實戰，3大策略解決「AI看不見」「用户不信任」「轉化難閉環」痛點，讓智能推薦精準引流，決策轉化水到渠成。 歸納推理是從已知的特定事例中，推斷出通用規則或未來可能性的思維過程。例如，通過觀察多隻天鵝是白色的，歸納出“所有天鵝都是白色的”。這種推理的結論超出了原始

seo , 數據 , 搜索 , AI寫作 , aigc

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