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mob64ca12f18f13 - ollama 在 windows 中支持gpu

ollama 在 Windows 中支持 GPU 是一個備受關注的技術問題,尤其是在深度學習和大型語言模型的運算中。面對這一需求,本文將詳細探討如何在 Windows 環境下有效地啓用和優化 GPU 支持的 ollama。內容將從版本對比開始,逐步深入到遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面。 版本對比 在 ollama 不同版本的比較中,我們關注其對 GPU

性能優化 , windows , aigc , CUDA

mob64ca12f18f13 - python 安裝Copilot

在這篇博文中,我將分享如何成功安裝 Python 的 GitHub Copilot,以及整個過程中的一些細節和注意事項。隨着人工智能的發展,GitHub Copilot 正成為許多開發者日常工作的重要工具之一。下面我們將逐步拆解安裝過程。 環境準備 首先,在開始之前,我們需要確保滿足以下軟硬件要求。 硬件資源評估 資源類型 建議配置

github , bash , aigc , Python

mob64ca12f18f13 - stable diffusion api java調用

在這篇博文中,我們將深入探討如何進行 stable diffusion api 的 Java 調用,幫助開發者輕鬆集成這一強大的API。下面將按照環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及性能優化的結構進行講解。 環境準備 在開始之前,確保你的開發環境已經準備好。這裏的環境配置包括所需的庫和工具。 依賴安裝指南 首先,需要安裝以下依賴庫。可以使用 Maven 進

API , aigc , JAVA

mob64ca12f18f13 - mac上 ollama下載的模型文件在哪

在使用Ollama下載模型文件後,很多Mac用户會面臨一個常見問題:這些模型文件到底存放在哪裏?今天我們將全方位探討如何解決這個問題,並同時涵蓋一些備份策略、恢復流程及更多技術細節,確保您在使用Ollama的過程中不再疑惑。 備份策略 在考慮文件的存儲和管理時,一個合理的備份策略至關重要。我們可以使用思維導圖來梳理這一策略,確保我們在整個流程中的清晰性。下圖展示了我們的備份策略思

工具鏈 , bash , aigc , ci