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2024年4月份我放弃了前端，转行了！！！猜我得到了什么?
在2024年4月，我做出了一个重大的职业转变——放弃了我在前端开发领域的工作，选择了转行。这个决定对我来说并不是一时冲动，而是经过深思熟虑后的追求。我想分享我的经历，以及我转行后所迎来的新机遇。我在前端开发领域工作了将近三年，参与了多个项目的开发。尽管这段时间让我积累了丰富的经验，掌握了诸如HTM
【RAG检索增强生成】RAG技术革新数据库：Vanna框架的高效SQL生成策略
RAG技术革新数据库：Vanna框架的高效SQL生成策略在现代数据驱动的应用程序中，Efficient SQL Generation（高效SQL生成）正逐渐成为数据库与机器学习结合的关键点。尤其在使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的背景下，如何有效地生成
一文彻底整明白，基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南
基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南随着人工智能技术的迅速发展，基于大语言模型（LLM）的对话机器人在各个领域的应用越来越广泛。Ollama是一个强大的框架，可用于快速构建和部署大语言模型。本文将详细介绍如何使用Ollama工具部署一个Web可视化对话机器人，并提供
python调用ollama库详解
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windows环境(非docker)中利用Ollama和open webui部署运行大模型
在当前深度学习的潮流中，利用大语言模型（LLM）进行各种NLP任务越来越受到关注。Ollama是一个开源工具，旨在简化大模型的下载和部署过程。而Open WebUI则提供了一个友好的图形用户界面，便于用户与模型进行交互。在Windows环境中，我们可以结合这两个工具，实现一个本地部署和使用大模型的解
利用【MATLAB】和【Python】进行【图与网络模型】的高级应用与分析】
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一文教你在windows上实现ollama+open webui、外网访问本地模型、ollama使用GPU加速
一文教你在Windows上实现Ollama与Open Web UI外网访问本地模型，以及利用Ollama进行GPU加速在人工智能和自然语言处理日益火热的今天，Ollama作为一个轻量级的模型运行框架，凭借其简洁的使用方式和强大的功能，受到了越来越多开发者的青睐。不仅如此，通过结合Open Web
Ubuntu系统下部署大语言模型：Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由
在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLM）逐渐成为了许多应用程序和服务的核心。本文将介绍如何在Ubuntu系统下部署大语言模型，特别是使用Ollama和OpenWebUI，实现各大模型的人工智能应用。一、前期准备在开始之前，请确保你的Ubuntu系统环境已经搭建完毕，并且满足以下要求：
LLM部署，并发控制，流式响应（Python，Qwen2+FastAPI）
LLM部署、并发控制与流式响应随着自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLM）在很多应用场景中展现了强大的能力。如何高效地部署LLM，尤其是在考虑并发控制和流式响应时，是一个重要
