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慧星雲 - 魔多 AI 支持 Wan 系列在線訓練 ：解鎖視頻生成新高度

Wan 阿里巴巴通義實驗室推出的 Wan 系列模型憑藉突破性的技術架構與卓越的生成能力，成為行業關注的焦點。為助力開發者與創作者深挖視頻生成技術潛力，魔多 AI 社區正式宣佈全面支持通義萬相 Wan2.1 與 Wan2.2 兩款重磅視頻模型的訓練服務，為不同場景的創作需求提供專業級技術支撐。 Wan2.1Wan2.2 Wan2.1 Wan2.1 採用自研高效變分自編碼器（VAE）與

雲平台 , 雲計算 , 雲服務 , aigc

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mob64ca12d42833 - anaconda 安裝stable_baselines3

以下是關於“anaconda 安裝stable_baselines3”的詳細記錄： 在進行強化學習相關研究或項目時，我發現 stable_baselines3 是一個非常有用的庫。它提供了許多強化學習算法，可以幫助我們快速實現和測試各種模型。然而，安裝這個庫時涉及到的一些步驟讓我花費了一些時間。在這裏，我記錄下整個過程，以便後續參考。 環境準備 在開始安裝 stable_ba

User , aigc , ci , Python

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mob649e8167c4a3 - ollama怎麼查詢是不是用的GPU

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

加載 , aigc , 深度學習 , Python

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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 api調用嵌入型模型

Ollama API調用嵌入型模型是近年來熱門的AI技術之一，藉助API調用，我們能有效地利用嵌入型模型進行多種任務，包括自然語言處理和推薦系統。在本篇博文中，我將詳細闡述如何解決“ollama api調用嵌入型模型”的問題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展六大部分。 環境準備 為了能夠運行Ollama API並調用嵌入型模型，我們需要確保環境中安裝

windows , 配置文件 , API , aigc

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mob64ca12d1a59e - idea copilot切換用户

在使用 IntelliJ IDEA Copilot 的過程中，用户之間的切換可能會遭遇一些問題。隨着業務需求的增加，協作開發的方式也逐漸顯現出更高的複雜性，特別是當需要頻繁切換用户時，可能會導致環境配置的錯亂、參數失效等問題。本文將逐步分析這一問題的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅以及擴展應用，為開發者同行提供參考和解決思路。 背景定位 在現代軟件開發過程中，團隊成員往往需要使

壓測 , 架構設計 , aigc , 環境配置

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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 - 基於rag和langchain框架完成開發

基於rag和langchain框架完成開發的過程不僅涉及安裝和配置環境，還包括一系列的步驟以確保搭建成功並高效運行。在本博文中，我將輕鬆記錄這一過程，以期成為今後工作中的覆盤參考。 環境準備 在開始之前，需要明確軟硬件的要求。對於RAG（Retrieval-Augmented Generation）和LangChain框架，我們建議的環境如下： 軟硬件要求

配置環境 , aigc , Python

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mob64ca12d4da72 - ollama 學習指定網站

ollama 學習指定網站是一個涉及深度學習和NLP領域的項目，旨在幫助用户更好地使用和理解相關技術。本文將詳細記錄解決“Ollama學習指定網站”問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優以及遷移指南。 環境預檢 為了確保我們的系統可以順利運行，可以對環境進行以下預檢： 首先，展示出相關的思維導圖以理清思路，然後顯示硬件拓撲和配置表格。我們需要確保指定

tensorflow , flask , bash , aigc

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mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

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mob64ca12dc88a3 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

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mob64ca12f062df - ollama模型下載換路徑

在一次項目中，我遇到了一些關於“ollama模型下載換路徑”的問題。為了分享我解決這個問題的過程，我特別記錄下了這整個過程的細節，希望能為他人提供參考。下面將詳細介紹解決這一問題的演示和實操步驟。 環境預檢 在切換模型下載路徑之前，我首先進行了環境的預檢，包括了硬件配置和依賴版本的對比。 我使用了下圖展示了我的硬件拓撲： mindmap root 硬件拓撲

依賴包 , bash , aigc , 安裝過程

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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 - 基於langchain4j開發的應用

基於 LangChain4j 開發的應用 在進行應用程序開發時，特別是與自然語言處理（NLP）相關的項目，選擇合適的工具和框架顯得尤為重要。LangChain4j 作為一個強大的工具，可以幫助我們快速構建基於語言模型的應用。在本文中，我將分享我在開發基於 LangChain4j 的應用時，如何處理版本對比、遷移指南、兼容性處理等問題，並通過實戰案例展示實踐中的技巧和經驗。 版本對

新版本 , 舊版 , 工具鏈 , aigc

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mob64ca12ebf2cc - OllamaLLM函數調用過程中的url參數

在本文中，我們將深入探討“OllamaLLM函數調用過程中的url參數”問題的解決方案，幫助你更好地理解和應用這一挑戰。以下是相關的各個部分，將涵蓋整個過程。 環境準備 為了讓你的項目成功運行，首先必須確保你具備相應的環境。下面是一些依賴安裝指南。 依賴名稱 版本 備註 Ollam

函數調用 , 配置文件 , aigc , JAVA

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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 - visual studio2019可以用copilot嗎

Visual Studio 2019 能否使用 Copilot，是許多開發者在進行開發的時候非常關心的問題。本文將深入探討這個問題，並提供相關的版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展等詳細內容。 版本對比 首先，讓我們瞭解一下 Visual Studio 的不同版本與 Copilot 的兼容性，以及主要特性差異。以下是版本特性對比表：

不同版本 , 配置文件 , aigc , Visual

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網易雲信IM - AI+文旅+遊戲：跨越四百年的“尋夢”之旅

官印一方，文心千古。“他是鐵骨文人，曾拒絕張居正拉攏仕途坎坷，直言上奏；他是遂昌縣令，護百姓，修書院，下鄉勸農，囚犯自願回牢獄。” 四百年前，湯顯祖與遂昌結下不解之緣；四百年後，循着《牡丹亭》的遺韻，穿越時空，終於重逢於這片他曾深愛的土地。 在網易雲信的幫助下，《忘川風華錄》中的湯顯祖跨越古今的清夢，一襲紫衣斜倚梅窗，手中的狼毫重新着墨，這一次，寫的不僅是戲文，更是與

實時對話AI智能體 , ip , aigc , bard , 對話AI智能體 , 對話智能體

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mob649e815574e6 - copilot用户切換

在使用Copilot的過程中，我遇到了一個棘手的“用户切換”問題。這個問題讓我的工作效率受到了嚴重影響，導致我在項目開發中反覆遭遇類似的困擾。因此，我決定記錄下這個問題的詳細過程，以便未來能夠更好地解決。以下是我對這一問題的分析與解決過程。 問題背景 在我的日常開發中，經常需要多次切換不同的用户身份以進行權限測試。比如，我在一次大型應用的開發中，需要切換至管理員、普通用户及訪客用

User , System , aigc , 解決方案

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mob649e816138f5 - idea copilot 插件速度

在使用“IDEA Copilot”插件的過程中，許多用户會遇到插件加載速度慢的問題，這不僅影響了開發效率，還可能影響開發者的體驗。本文將詳細記錄如何有效解決“IDEA Copilot 插件速度”問題。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境滿足以下要求。請按以下步驟進行依賴安裝。 依賴安裝指南： 安裝最新版本的 IntelliJ IDEA。

API , aigc , JAVA , 開發者

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mob64ca12da726f - copilot插件激活工具

copilot插件激活工具是一個非常有用的工具，它可以幫助開發者提高代碼編寫的效率，同時也能提升日常開發工作的自動化程度。然而，許多人在激活和配置這個插件的過程中遇到了各種問題。在這篇博文中，我將詳細闡述如何解決這些問題，並提供實用的步驟和技巧。 環境準備 在使用copilot插件之前，我們需要做好適當的環境準備。以下是依賴項的安裝指南。 | 依賴項目 | 安裝命

技術棧 , aigc , ci , Mac

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yzy121403725 - kubeflow大規模ML訓練master單點故障方案

優化 Kubeflow 部署，配置多 Master、共享存儲，使用 PyTorchJob/TFJob 配合 checkpoint 策略，保留 MLOps 全流程能力 這些優化的核心目標是： 1. 提高可用性 (HA)：通過多 Master 消除單點故障。 2. 提升效率：通過共享存儲和合理的 Checkpoint 策略，加速訓練、方便模型複用和故障恢復。

aigc , llama , Kubeflow , master單點故障 , ML訓練

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mb68738fa1c4e31 - ?TRAE SOLO 3.0 實戰：TRAE AI 驅動的 屏幕標註 App 極速開發流程??TRAE SOLO

🚀TRAE SOLO 3.0 實戰：TRAE AI 驅動的 屏幕標註 App 極速開發流程🧣 「TRAE SOLO 3.0 正式版初體驗」標註工具APP的開發🧣#TRAE 3.0 SOLO出道 並 @TRAE #SOLO已就位 #TRAE發佈 摘要 (Abstract) 本次實戰利用 TRAE AI 編程工具，實現了從零到一的屏幕標註工具

高亮 , app , AI寫作 , aigc , 原型圖

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mob64ca12e51ecb - aigc學習指南

在這篇博文中，我將分享創建“AIGC學習指南”的完整過程。此流程涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及排錯指南的所有細節，讓我們一起深入瞭解這一主題。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴項安裝完畢。以下是安裝所需軟件的版本兼容性矩陣： | 軟件 | 版本 | 兼容性 | |-------------|--------

排錯 , aigc , 環境搭建 , Python