將ollama的默認模型目錄轉出來 為了實現將ollama的默認模型目錄轉出來，接下來我們需要進行環境準備以及一系列的操作。 環境準備 在開始之前，確保你的環境滿足以下軟硬件要求： 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04及以上) 內存：至少 8GB CPU：支持AVX的64位處理器 存儲：至少 10GB的可用空間 以下是必要的
在使用 Docker 容器化部署 Ollama 時，我發現了一些與 CPU 相關的問題。本文將詳細介紹遇到的問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案，以及如何進行驗證測試和預防優化，確保類似問題不再出現。 問題背景 作為一名開發者，我採用 Docker 技術來統一部署 Ollama 應用，以提升開發與生產環境的一致性。在實際操作中，我和團隊面臨着高 CPU 使用率的問題，影響了 O
關於如何在VSCode中使用Python和Copilot的主題，這裏記錄下過程中的一些關鍵部分，以及遇到的問題和解決方案，以便於後續參考與覆盤。 問題背景 當我開始在VSCode中使用Python進行項目開發時，想要充分利用Copilot這一智能編程助手。然而，初始的配置過程並不順利，影響了我的開發效率。以下是我在這個過程中遇到的一些關鍵事件： 2023年10月1日:
在這篇博文中，我們將詳細探討如何使用“Ollama”運行自己提前下載好的模型。這個過程將為您提供必要的背景知識、錯誤現象分析、根因分析、解決方案，以及如何進行驗證測試和預防優化。 在開始之前，先給大家説一下背景。在使用Ollama的過程中，有很多用户反饋稱，雖然成功下載了各種模型，但在運行模型時卻遇到了一些困擾。這些問題也讓他們的科研或項目進展受到了影響。 問題背景
