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ollama 跨设备访问，轻松搞定远程调用用 Ollama API 调用本地大模型，通过 localhost:11434 就能搞定。但是，想在其他电脑上用 IP 地址调用，可能会存在问题。网上搜了搜，要么是 Linux 环境下的设置，要么是调整 windows 环境变量。st, Windows 下也能这么操作。ollama -h 看下帮助，然后 ollama serve -h，看下帮助 window 下面可以设置 OLLAMA_HOST

nssm（Non-Sucking Service Manager）是一个用于在Windows系统上管理服务的工具。它允许你将.exe文件和.bat文件转换为Windows服务，并提供了一些功能来管理这些服务。下载和安装首先，你需要从nssm官方网站（https://nssm.cc/download）下载最新版本的nssm。解压缩下载的文件到一个方便访问的目录中，比如D:\nssm-2.24。使用nssm进入到和你电脑相对应的win32和win64的文件夹下在路径上输入cmd然后回车然后输入nss

Ollama Windows欢迎使用 Ollama for Windows。不再需要 WSL！Ollama 现在作为原生 Windows 应用程序运行，支持 NVIDIA 和 AMD Radeon GPU。 安装 Ollama for Windows 后，Ollama 将在后台运行， ollama 命令行工具将在 cmd、powershell 或你最喜欢的终端应用程序中可用。和往常一样，Ollama API 将在 http:/

搭建个人 AI 知识库：利用 DeepSeek-R1 和 AnythingLLM 实现高效管理随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人开始探索如何利用 AI 工具提升工作效率和个人知识管理水平。在众多开源AI模型中，DeepSeek-R1 凭借其强大的本地部署能力和多功能性脱颖而出。结合 AnythingLLM 这一功能强大的文档处理工具，我们可以轻松搭建一个属于自己的个性化 AI 知识管理系统。一、什么是 DeepSeek-R1？DeepSeek-R1 是一款基于深度学习的开源 AI 模型，默

下载ollamaollama官网：https://ollama.com/https://ollama.com/安装并验证下载完ollama.exe文件之后，点击安装，安装过程较为简单，按照提示完成即可。安装完成之后打开cmd,在终端cmd输入以下指令进行验证：ollama --version模型运行启动ollama:在cmd终端输入以下指令ollama serve查看模型列表：在cmd终端输入以下指令ollama list下载并运行本地大模型在cmd终端输入以下指令

JumpServer开源堡垒机安装与配置2.1、下载2.2、安装2.3、其他一、简介二、下载与安装一、简介JumpServer 堡垒机帮助企业以更安全的方式管控和登录各种类型的资产。支持官网地址：https://www.jumpserver.org/index.htmlJumpServer 采用分层架构，分别是负载层、接入层、核心层、数据层、存储层。JumpServer 应用架构图如下：二、下载与安装2.1、下载访问官网地址下载资源：https://community.fit2cloud.com

史诗级羊毛警报！腾讯云掏出671B核弹级模型白送：DeepSeek-V3/R1无限免费调用 前言官方的 deepseek 到目前为止都不是很稳定，经常出现 "服务器繁忙，请稍后再试。" 的情况。但是 deepseek-r1 作为一个开源的模型，只要你有足够的算力，就能够自己搭建一个对话平台，无限制使用。经过我的测试，我使用的是 MacBook Pro M1 max 32G + Ollama 只能够刚刚好跑得动 deepseek-r1:32b 的模

请停止在本地PC笔记本上部署DeepSeek，没卵用！最近，在自媒体账号上和社群里频繁刷到一类帖子——“如何在本地笔记本上部署DeepSeek？”“RTX 3060跑DeepSeek模型实战教程！”……作为一个一直关注AI和相关工具的半瓶水码农，我必须泼一盆冷水：醒醒！普通PC笔记本部署DeepSeek，除了满足你的“技术虚荣心”，真的毫无意义！为什么？往下看！1. 你的笔记本，根本扛不住AI算力的压榨你以为部署大模型就像安装Office一样简单？天真了！以DeepSeek这类千亿参数级的模型为

前情提要服务器在公网环境，带宽只有30M。远程桌面多开图形业务调试，设置RDP服务端使用GPU。压缩传输带宽避免造成卡顿。如果是内网，也可以用，还可以提供一个注册表键值，修改后提高fps帧率（公网不推荐）配置要点【菜单键+R】打开运行，输入gpedit.msc回车即可打开本地组策略编辑器。以下配置均在组策略中修改，请定位到【计算机配置】->【管理模板】->【Windows组件】->【远程桌面服务】->【远程桌面会话主机】具体配置如下：1、【连接】中，把【选择RDP传输协议

软件：Esxi6.7u2QUADRO DESKTOP/QUADRO NOTEBOOK DRIVER RELEASE 452.57Windows 10 1803Passthrough 一个quadro卡 给vm使用在VMware esxi 平台或者citrix XEN 平台，是很多用户的应用场景，并且这也是官方支持的部署方式。VM 可以用这个卡进行图形渲染工作或者科学计算，但是很多客户会遇到以下问题。1.      V

TightVNC for Windows: Server Command-Line OptionsTightVNC Version 2.7 TightVNC服务器可以完全通过命令行配置、启动或停止。用户界面中的所有设置又可以通过下面列出的CLI选项进行修改。另外，命令行界面使的只共享或显示一个特定的窗口成为可能，而不是显示整个桌面。 如何通过命令行界面执行命令命令行选项被tvnserver.exe文件接受，这个文件的默认路径为"C:\Program Files\Ti

开始一个新的学习计划，涵盖：主题学习内容CUDAProfessional CUDA C Programming/NVIDIA CUDA初级教程视频(周斌)C++C++Primer / The Cherno CPP（C++ Primer已经能提供足够充分的入门知识）Unity Compute ShaderUdemy Learn to Write Unity Compute ShadersLinear AlgebraMIT 18.06 Prof.Gilbert Strang Linear

CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择对应系统的版本，最后点击下载即可下载完成后在浏览器下载目录下存在

一、前言windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载两个包：CUDA toolkit（工具包）cuDNN注：cuDNN 是用于配置深度学习使用官方安装教程：CUDA安装教程cuDNN配置教程二、安装前的准备电脑环境检查打开英伟达显卡控制面板，找到“系统信息”查看具体支持的CUDA版本，如下图，我的驱动支持CUDA版本为12.0或者通过cmd，输入nvidia-smi也可以查看自己的驱动版本和支持的CUDA版本，如下图下载 CUDA toolkitCUDA toolkit下载地址，依据上边

一. nvcc1. 报错： nvcc fatal : Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH因为没有识别到VS的路径导致报错，将C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx64\x64添加到高级系统设置---环境变量中，然后重启电脑即可。一定要重启。2. 管理员身份运行cmd&nb

在Visual Studio中使用Nsight进行CUDA应用程序的性能评估可以按照以下步骤进行：步骤 1: 准备工作确保已经安装了以下组件：最新版本的NVIDIA驱动。NVIDIA Nsight Visual Studio Edition（通常与CUDA Toolkit一起安装）。Microsoft Visual Studio。步骤 2: 打开项目打开Visual Studio。选择“文件”>“打开”>“项目/解决方案”，然后打开您的CUDA项目。步骤 3: 配置Nsight监视器

nvidia-smi（NVIDIA System Management Interface）是一种命令行实用程序，用于监控和管理 NVIDIA GPU（图形处理器）的状态和性能。它提供了一种简单而强大的方式来获取有关 GPU 的实时信息，并且可以用于诊断、优化和管理 GPU 资源。详细的信息可以去手册中查找：man nvidia-smi在大多数情况下，nvidia-smi 是与 NVIDIA GPU 驱动程序一起安装的，当安装 NVIDIA GPU 驱动程序时，nvidia-smi 工具通常会自

如何在Windows系统上检查和安装CUDA前言CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它利用GPU的强大计算能力来加速计算密集型任务。在本文中，我们将介绍如何在Windows系统上检查是否已安装CUDA，并提供安装CUDA的详细步骤。1. 检查是否已安装CUDA1.1 使用命令提示符检查CUDA首先，打开命令提示符。你可以按 Win + R 键，输入 cmd，然后按回车键。

1. 查看NVIDIA的GPU基本情况可以直接在任务管理器里看一下这个信息，我本机的GPU型号是：NVIDIA GeForce GTX 1650Cuda版本是cuda_11.0，可以在命令行输入：nvcc --version2. 查看使用情况参考：windows10下nvidia-smi查看GPU占用率网上大部分都说：nvidia-smi.exe这个软件的位置是在：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI但是真的不好意思，我这个最新版的cuda

参考：https://blog.csdn.net/Castlehe/article/details/114978005老版本的cuda，nvidia-sim.exe这个软件是位于：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI新版本的cuda（比如cuda11.0），nvidia-sim.exe这个软件是位于：C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nvdm*\nvidia-smi.exe 这里nvdm*表