ollama 離線拉取保存在本地的模型 在使用機器學習和深度學習模型時，面對不穩定的網絡環境，能夠將模型離線拉取並保存在本地是一項非常有效的策略。本篇博文將詳細介紹如何通過適當的配置和優化，實現“ollama 離線拉取保存在本地的模型”這一目標。 環境配置 為了順利地實現離線拉取模型，我們需要正確配置開發環境。以下是環境配置的流程圖，以及對應的 Shell 配置代碼。 f
在調整和微調模型參數的過程中，如何獲得“llamafactory微調最佳參數”是許多研究人員和開發者面臨的一個挑戰。本文將系統地記錄這一過程，分為幾個關鍵部分，涵蓋問題定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南及生態擴展，旨在幫助讀者理解和掌握微調過程中的最佳實踐。 背景定位 在進行深度學習模型微調時，尤其是使用llamafactory這樣的框架，選擇合適的模型參數非常關鍵。許
在使用Ollama API時，開發者可能會遇到“API調用不一次性返回”的問題。這種情況通常會導致程序在處理響應時出現延遲，影響用户體驗和系統的穩定性。本篇博文將詳細記錄解決該問題的過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展。 環境準備 在開始之前，需要確保您的開發環境能夠順利調用Ollama API。您需要安裝相關的依賴包。 依賴安裝指南 這
