前言使用本教程请严格遵守中华人民共和国法律Troubleshooting any problem without the error log is like driving with your eyes closed.在没有错误日志的情况下解决任何问题无异于闭眼开车。--Apache HTTP Server Documentation Getting Started2024/01/06更新 适配2.3版本本文的编写的过程中假定了一些前提：1. 您拥有较高的连通性的网络，可以正常访问PIP源 Gi

简介比如我今天开了一个网站，但是我忘记网址了，这样ai能记得，ai就能帮我找回来，或者一个打开过海报PNG，我忘记在哪了，ai也能帮我开打。最后也就是ai可以帮你省心的做一个日报，到点下班ai帮你做日报，不用加班了。老板们可以用它监控员工的操作，找到员工摸鱼证据视频教学https://www.bilibili.com/video/BV1Gjwne6Ejc/操作1、安装 Screenpipe（实时记录屏幕、声音）安装仅需一行代码### macos, linux 系统：

NuGet是什么？为什么.NET项目中会有NuGet？如何使用NuGet程序包？我们了解了：NuGet是什么？为什么.NET项目中会有NuGet？如何使用NuGet程序包？特别的，文中学习了如何安装基于微软官方托管(nuget.org)的共享NuGet包。那现在有人可能会问了：“我的程序集是个人或公司内部的，如果以都发布到nuget.org托管，那么不是所有都能下载和引用了吗？有没有可能把个人或公司内部的程序集上传到一个私有的NuGet服务器，只让部分开发者可以访问呢？”答案是肯定的，你想到的别

在.NET应用程序编程开发中，开发者通常使用类库来管理、维护属于同一分类的程序代码，以便代码的重用。一般情况下，处于同一类库的所有类都位于同一程序集。这些类库被编译器编译后会生成扩展名为.dll的动态链接库文件，你可以在其它项目中通过引用的方式导入这些.dll程序集并使用其中被封装的类及成员。但随着项目越来越大、越来越多，使用手动引用.dll动态链接库的方式让程序包管理和维护变得非常困难。在这种情况下，NuGet程序包管理工具便应运而生。NuGet程序包就好比前端开发中的npm包，Java开发中

DeepSeek从春节一直火到现在，我除了看各种报道资料向大家学习之外，也一直考虑着能拿手头什么样的硬件配置玩一下：）今天我要分享的结论很简单。当然除了下表之外，还想补充点经验给大家参考——包括我自己的，也包括来自同行友人的。测试模型DeepSeek-R1-UD-IQ1_S（671B，Dynamic 1.58-bit）OSUbuntu 24.01 LTSCPUAMD EPYC 8534P（64核，SP6，Zen4c）内存6通道192GB DDR5-48004通道256GBToken/s

目录环境准备配置步骤一、配置 GPU 云服务器二、安装 conda三、显卡驱动安装四、vllm 安装五、大模型下载与运行客户端调用测试环境准备1. anaconda2. python 环境3. VLLM（注：只可运行在Linux系统中）4. 云服务器或本地物理服务器；（本文以云服务器部署为例）配置步骤一、配置 GPU 云服务器1.购买云服务器 GPU 计算型根据实际需要选择等待实例初始化2.在本地电脑使用 ssh 连接服务器这里我使用私钥进行连接二、安装

Cherry Studio：开源AI客户端，使用DeepSeek提升效率神器介绍一下Cherry Studio的相关使用。Cherry Studio的介绍Cherry Studio是一个开源的支持多模型服务的桌面AI客户端，为专业用户而打造。集成了超过 300 多个大语言模型，内置 30 多个行业的智能助手，帮助用户在多种场景下提升工作效率。支持macOS、Windows、Linux。提供了丰富的功能，如：对话、智能体、绘画、翻译、知识库等功能在Cherry Studio中使用硅基流动Cherr

开源！基于DeepSeek的本地化企业内部知识库和工作流平台， 允许商业化源代码http://www.gitpp.com/sciences/deepseek-localweb-ragDeepSeek本地知识管理平台：全面、安全、高效的智能解决方案在当前数字化和信息化的浪潮中，企业和机构对于高效、安全的知识管理和智能服务需求日益增长。DeepSeek本地知识管理平台应运而生，它基于DeepSeek这一开源且性能卓越的大模型，旨在为企业和机构提供一套功能全面、安全高效的智能解决方案。一、文档智能功能

0x01 传统Pcie与NVLink1. PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）：它是一种计算机总线标准，用于在计算机内部连接各种设备和组件（例如显卡、存储设备、扩展卡等）。PCIe接口以串行方式传输数据，具有较高的通信带宽，适用于连接各种设备。然而，由于其基于总线结构，同时连接多个设备时可能会受到带宽的限制。2. NVLink（Nvidia Link）：它是由NVIDIA开发的一种高速、低延迟的专有连接技术，主要用于连接NVIDIA图形处

在人工智能和大型语言模型（LLMs）领域，Ollama作为一款专注于简化大型语言模型在本地部署和运行的开源框架，受到了广泛关注。然而，Ollama并非唯一的选择，市场上还有许多其他同类型的工具，为开发者提供了多样化的选项。本文将盘点与Ollama同类型的大模型框架工具，帮助用户更好地了解这一领域的技术生态。一、Ollama框架简介Ollama是一个专注于简化大型语言模型（LLM）在本地部署和运行的开源框架。它支持多种大型语言模型，如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma

Ollma和vLLM简单对比AI应用开发中最常见两个大模型推理框架Ollama和vLLM. 在应用开发过程中，开发者通常会从多方面进行比较来选定适合的推理框架，尤其是在对接本地大模型时，考虑因素包括本地资源配置，本地安全性要求，成本计算，响应要求等多个方面。下面针对这两个常见框架，做一个简要的对比：Ollama1. 说明：Ollama是一个开源的大模型服务工具，可以让你在不写代码的情况下，在本地通过命令运行需要的大模型。Ollama会根据用户的资源配置，自动选择GPU或CPU运行，运行速度取决于

       这两年是大模型盛行的黄金时代，各大优秀的大模型诸如GPT、LLM、QWen、Deepseek等层出不穷，不断刷新我们的认知；但是大模型都有一个共同的特点，都拥有非常惊人的参数量，小的都有上十亿的参数，大的更是可以有几千亿的参数，这么大的参数量就会带来一个新的问题，就是推理效率不如传统的深度学习模型，再有就是目前的大模型基本上都是基于transformer进行开发的，最大限制上下文token数会导致模型在显存的利用率上会有很大的缺陷，基于此，专

       vLLM 专为高效部署大规模语言模型设计，尤其适合高并发推理场景，关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从 安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署 到 多模态扩展 逐步讲解。 1. 环境安装与配置1.1 硬件要求GPU: 支持 CUDA 11.8 及以上（推荐 NVIDIA A100/H100，RTX 4090 等消费级卡需注意显存限制）显存: 至少 20GB（运行 7B 模型），推荐 40