HQY 一个和谐有爱的空间

当 DeepSeek-R1 在本地成功部署那一刻，兴奋与激动如潮水般涌上心头，迫不及待地开启与它的热烈对话，话题一个接一个，畅聊不停。出于探索的热情，还按照自己的思路给它共享了不少知识，它也能依此精准切入，给出令人满意的答案。可谁能想到，第二天再聊，它竟像失忆一般，昨天共享的数据全然没了印象，一切又回到最初状态。在 AI 的奇妙世界里，其记忆机制别有一番特点。以 DeepSeek、GPT 为代表的大多数 AI 模型，默认无状态，无持久化记忆。每次对话都是全新开场，不会记住上一次聊了啥。单次会话中

项目介绍 iBizEHR是一款高性能、全面开源、免费（MIT License开源协议）的人力资源管理系统，iBizEHR依托iBiz生产体系，不仅提供源码开放，更可提供EHR全面的业务模型，包括每一个数据实体、每一个服务设计、每一个页面UI、每一个流程模型，源码和业务模型完全对应。本系统100%开源，遵守MIT协议。 项目功能 六大模块：人力资源规划、员工关系管理、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理。通过对人力资源的分析、规划、实施和调整，最大化企业人力资源的价值，助力企业发展。 开

使用ollama在linux服务器部署deepseek R1模型，并使用Chatbox远程连接。测试环境,测试centos7同样的设置也适用：centos:8ollama:0.5.7deepseek R1::1.5b安装ollama:# 需要root权限curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh测试服务器中没有GPU，会报警告。不会影响小数据测试使用。配置ollama可以外部ip访问：vi /etc/syst

本文仅供学习使用，首先你得有N卡，检查一下你的电脑是否有N卡，有就继续往下看，没有就回家吧孩子，回家吧！开个玩笑，我们可以白嫖好兄弟的呀。本次环境内存：32G显卡:  GTX 3060  6G windows11配置要求本次部署8b，因为小下载快，只有5g。如果配置跟得上推荐使用32B的模型, 基本上可以达到原版9成水平本地部署下载ollamaollama是一个开源的人工智能框架，旨在为开发者提供一个灵活、高效的工具，可以轻松将大语言模型集成到自己的应用中。访问:&

前言最近 DeepSeek 非常火爆，和 22 年 ChatGPT 横空出世一样，官方的服务器动不动就会“服务器繁忙，请稍后再试”。但和 ChatGPT 不同的是，DeepSeek 的官方 API 价格便宜，并且开源模型权重，允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。这也就意味着在官方网站或者 API 繁忙时，我们还可以使用第三方的 API，甚至是本地运行蒸馏后的模型来运行 DeepSeek R1。对于习惯使用 API 的用户，最近 DeepSeek 官方暂停了

DeepSeek部署完后，除了正常的聊天使用，实际上更想基于它做一些更符合预期的事情，比如基于某些事实或者数据，能给我推理出来相关的结果或者尽量限制在某一部分进行回答，这个比较突出的表现方式就是知识库，其中，最新最新出来的开源 RAGFlow 很不错，这就部署出来瞅一下。当然，DeepSeek的部署就需要参考《基于Ubuntu Ollama 部署 DeepSeek-R132B 聊天大模型（附带流式接口调用示例）》这篇文章了。RAGFlow简单介绍下它，RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的

Ollama官方网址视频00:35精准空降：https://www.bilibili.com/video/BV1b8mVY2EZj?t=34.3https://ollama.com下载安装开源模型视频01:40精准空降：https://www.bilibili.com/video/BV1b8mVY2EZj?t=98.1ollama run gemma2其中gemma2可以换成其它模型，例如Qwen2.5：ollama run qwen2.5可以选择的模型在

Translation(s): English - Español - Français - Русский - 简体中文该文档说明了如何在Debian系统中使用NVIDIA的显卡。目录开源驱动驱动安装vesanvNouveau英伟达专有驱动选择驱动程序版本安装配置检查驱动是否工作版本 195.36.31版本 173.14.27 (legacy GPUs)版本 96.43.18 (legacy GPUs)版

Debian12安装nvidia闭源驱动1.查询自己安装的显卡型号2. 下载Nvidia linux驱动3. 安装驱动依赖项4.安装驱动run1.查询自己安装的显卡型号下面展示一些 内联代码片。// 查询当前使用的显卡 lspci | grep VGA // 查询nvidia显卡 lspci | grep -i nvidia// 以笔记本RTX2050显卡为例In: lspc

1.Linux查看显卡信息：1.1查询显卡信息 lspci | grep -i vga前边的序号 “04:00.0″是显卡的代号ASPEED Technology, Inc. ASPEED Graphics Family 即为GPU型号1.2查看指定显卡的详细信息用以下指令：lspci -v -s  04:00.01.3使用nvidia GPU可以：lspci | grep -

Ubuntu安装NVIDIA驱动安装NVIDIA驱动apt命令安装安装包安装同时安装驱动和CUDA自动安装（推荐）准备操作禁用nouveau显卡驱动安装NVIDIA显卡驱动验证安装NVIDIA驱动准备操作确定系统识别到了显卡root@master:~# lspci | grep -i nvidia 03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU1

如何在 Linux 中添加路由（Linux route）本文翻译、删改自：How To Add Route on Linux – devconnected若觉得本译文中缺了什么东西，请自行参考原文，不再单独标出关于 Linux 路由管理的详细内容，可参阅：基于策略的路由 (Policy Based Routing)、 主路由表（rt_table）、内置路由表、ip route 输出详解、增删路由，路由优先级处理本教程中所有的命令都需要使用 root 执行。使用 ip 添加路由这是最简单

引言Bing Search API是一个强大的工具，允许开发者通过简单的API调用从全球网页、图像、视频和新闻中提取信息。本文将详细介绍如何使用Bing Search API，并结合LangChain库来增强搜索体验，同时提供代码示例和解决方案以应对常见的挑战。主要内容1. 设置Bing Search API要使用Bing Search API，首先需要在Azure上创建Bing Search v7服务，并获取订阅密钥。然后，使用LangChain库中的BingSearchAPIWrapper来

在实现Bing搜索功能的过程中，获取Microsoft API密钥是至关重要的一步。Microsoft的API服务依赖于密钥来确保用户能够安全、高效地访问其强大的搜索功能。凭借其先进的技术和广泛的数据资源，Microsoft的Bing搜索API为用户带来了精准的搜索体验和丰富的信息获取途径。因此，获取Microsoft API密钥成为实现Bing搜索功能的首要任务。接下来，本文将详细指导你如何逐步获取这一密钥，帮助你顺利接入并使用Bing搜索API，同时还会简要提及一些在使用过程中可能需要注意的

介绍SearXNG是聚合了七十多种搜索服务的开源搜索工具。我们可以匿名浏览页面，不会被记录和追踪。作为开发者，SearXNG也提供了清晰的API接口以及完整的开发文档。部署我们可以很方便地使用Docker和Docker compose部署SearXNG。下面给出Docker部署SearXNG的步骤。拉取Docker部署代码工程：git clone https://github.com/searxng/searxng-docker.git拉取代码前需要安装git。这里的工程因为

在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目（可以看我之前写的文章），无奈电脑硬件配置太低，用qwen32b就很卡，卡出PPT了，于是又找了一台机器安装linux系统，在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。系统硬件介绍Ubuntu 22.04.4 LTSCPU: i5-10400F内存：32G硬盘： 512G SSD显卡： NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB内网IP: 192.168.1.21下载 Ollama访问下载： htt

ollama+open-webui，本地部署自己的大模型版权目录一、效果预览二、部署ollama1.ollama说明2.安装流程2.1 windows系统2.1.1下载安装包2.1.2验证安装结果2.1.3设置模型文件保存地址2.1.4拉取大模型镜像2.2linux系统2.2.1下载并安装ollama2.2.2设置环境变量2.2.3拉取模型文件三、部署open-webui1.open-webui介绍2.安装流程2.1windows2.1.1下载源码2.1.2用pycharm新建一个虚拟环境?编辑

对于下载了一个 Zip 压缩包之后，运行它，老是跳出确认运行的对话框非常烦恼吧？本来是可以在资源管理器，工具-文件夹选项，文件类型选项卡里面修改的。update：Crend King 留言关于安全的那个，可以用组策略禁掉：用户设置 -> 管理模板 -> Windows 组件 -> 附件管理器 -> 中安全级文件类型列表 -> 启用，列表填 .exe。如果想同时禁用 msi，就写 .exe;.msi有了 FileTypesMan，上面的问题迎刃而解。只需如下

linux系统    ollama默认只能localhost访问    如果需要允许外网访问，需要修改环境变量    vi /etc/profile    在文件底部加入    export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434    保存&nb

1、下载ollama1）https://ollama.com 进入网址，点击download下载2）下载后直接安装即可。2、启动配置模型默认是启动cmd窗口直接输入1 ollama run llama3启动llama3大模型 或者启动千问大模型1 ollama run qwen2启动输入你需要输入的问题即可 3、配置UI界面安装docker并部署web操作界面1 docker run&n