在現代自然語言處理（NLP）任務中，系統通常需要將文本數據轉換為向量表示，以便於後續的處理和分析。LangChain 是一個非常流行的開源框架，旨在簡化與語言模型的交互。在此框架中，embedding 模型扮演了至關重要的角色，因為它們允許將文本數據轉化為更容易處理的格式。 問題背景 在一個真實的用户場景中，我們的團隊正在開發一個問答系統，旨在為用户提供快速的技術支持。為了實現這
在使用 Windows 系統時，用户有時會發現桌面上缺少了 Copilot 圖標。這一問題可能由多種因素引起，包括系統設置、安裝問題或兼容性問題。以下是對解決“桌面沒有 Copilot 圖標”問題的詳細記錄。 環境預檢 在進行故障排查之前，首先需要對運行環境進行全面的檢查。以下是兼容性分析的四象限圖，可以幫助我們理解可能的兼容性問題： quadrantChart ti
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
ollama怎麼查詢是不是用的GPU 在深度學習和人工智能領域，使用GPU來加速計算的重要性不言而喻。在使用“ollama”時，瞭解當前系統是否利用了GPU資源，對於提升模型加載和推理速度至關重要。本文將詳細探討如何查詢“ollama”是否使用了GPU，以幫助開發者優化計算資源和提高工作效率。 問題背景 在機器學習和深度學習的日常工作中，GPU是極為重要的，並且能顯著提高模型
modelscope 運行 llama 的問題，是在進行大規模深度學習模型實驗時我所遇到的一個技術挑戰。本文將詳細記錄解決這一問題的思路和過程。 首先進行業務場景分析，我們的主要目標是使得模型能夠在不同的環境下高效而準確地運行。基於此，我繪製了一張四象限圖，以展示團隊在技術債務的分佈情況，幫助識別優先級和影響力的關係。 quadrantChart title 技術債務分佈
