上一节我学习了SVM的核函数内容，下面继续对SVM进行证明，具体的参考链接都在第一篇文章中。
话休絮烦，要证明一个东西先要弄清楚它的根基在哪里，即构成它的基础是哪些理论。OK，以下内容基本上都是上文没有学习到的一些定理的证明，包括其背后的逻辑，来源背景等东西。
本文包括内容：
1，线性学习器中，主要阐述感知机算法2，非线性学习器中，主要阐述 Mercer定理3
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2024-11-01 15:05:52
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在我们使用领域模型的时候，很少会创建实际领域模型类，然后使用去使用它们那么简单。我们会使用相当数量的基础架构代码来支持领域模型之间的领域逻辑关系。在这里运行的基础架构的这部分称为领域模型管理（Domain Model Management）简称：DMM。问题一、基础架构代码放在那里？ 随着基础架构代码的增长，找到一个处理它的优良架构越来
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2024-06-07 09:59:13
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ollama模型是否都是量化后的
在现今的AI模型应用中，理解模型的组成及其状态变得愈发重要。尤其是在处理 ollama 模型时，我常常会被问到“ollama模型是否都是量化后的”的问题。为了帮助大家清晰地认识和解决这个问题，我整理了这个博文，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展等内容。
## 背景定位
在过去的几个月里，随着 AI 模型的不断更新，ollama
在本文中，我将探讨“模型量化 ollama”这一主题，详细记录其解决过程。本文将涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理等内容。
## 环境预检
在进行模型量化前，首先需要对环境进行预检，确保硬件和软件条件满足要求。下面是我为此创建的思维导图，它展示了预检过程中需要考虑的各个方面，包括硬件配置、软件环境和其他依赖。
```mermaid
mindmap
root((
在当前的深度学习和自然语言处理时代，模型压缩和量化已成为提升模型推理效率的关键技术。近日，我在探索“ollama模型量化”时，遇到了一系列问题。本篇博文将详尽记录解决这一问题的全过程，包含背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用，力求为其他研究者提供参考和借鉴。
### 背景定位
在业务场景分析中，我们发现当前模型在实际应用中存在显著的计算资源消耗，导致延迟和存储压力增加，
在机器学习和深度学习的应用中，模型的量化是一个重要的优化步骤。本文将详细介绍如何使用 **Ollama** 对模型进行量化，包括背景、错误现象分析、根因及其解决方案。
## 问题背景
在一个典型的机器学习项目中，尤其是在边缘设备上部署模型时，模型的大小和推理速度至关重要。模型量化可以显著降低模型的存储需求和计算负担，有助于提升推理效率。以下是使用Ollama量化模型过程中的用户场景还原：
-
Ollama 可以数据向量化吗？这是我在探索 Ollama 平台后所遇到的一个重要问题。在这篇博文中，我将详细记录整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证，以及最佳实践的分享。
首先，每个项目的开始都要有一个清晰的环境预检。以下是我为此准备的系统要求。
| 系统要求 | 版本 |
| ----------- | ----------
在聚宽网实现回测：https://www.joinquant.com/algorithm/index/edit?algorithmId=a5d6decffd9805f8f7896e431ca619c4还有米筐、优矿来进行回测。一、双均线策略import jqdata
p1 = 5
p2 = 60
def initialize(context):
set_benchmark('0003
Ollama的模型不能训练吗？这是近期讨论的热门话题，尤其是对于希望在此框架下实现自定义模型训练的开发者。本文将详细记录解决这一问题的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与扩展应用等多个方面。
### 环境准备
在开始之前，需要确保您的开发环境符合以下要求。请按照以下表格检查版本兼容性。
| 组件 | 最低版本 | 推荐版本 |
|----
本文先以Windows电脑运行为例，Linux同理本案运行配置：Win11/CPU i5/RAM 32G （实际运行使用约占用10G）假设你已经下载好
原创
2024-05-09 11:07:08
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1，概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为： $r = S (q - Z)$
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2024-04-30 19:20:02
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前言模型在端侧运行时，会追求模型保持原有精度的同时，让模型的运行速度更快。基本方向为模型压缩和加速，着力于减少网络参数量、降低计算复杂度。可通过以下方式实现：【轻量模型设计】常用的3x3的卷积的叠加代替大卷积；average-pooling 代替 full-connection layers； MobileNets中使用的 depth-wise convolution 代替传统的卷积方式；等。【剪
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2024-09-20 11:49:00
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一、概述量化：剪枝是删除不重要的权重参数，量化则是减少存储权重的bit，将权重存储在更小的空间中；权重不需要以高精度方式存储，甚至不应该以高精度方式存储；如果用简单的量化方式效果并不好，需要一些训练量化参数的计较；方法：1、二值化这是最简单的一种量化方式，就是用0-1两个值代替原来的参数值，往往能达到32倍的压缩程度；该方法能够大大提升模型的训练和推理速度，但性能明显下降；也可以采用一种二值化变体
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2024-10-16 20:23:44
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Ollama 能部署embedding模型吗？
在当今的 IT 领域，与自然语言处理相关的应用程序正在不断发展，而为了更好地支持这些应用，我们需要寻找能有效部署embedding模型的工具。Ollama 凭借其强大的数据处理能力，引起了我们的注意。本文将详细介绍如何使用 Ollama 部署 embedding 模型的步骤。
### 环境准备
在开始部署之前，确保你的环境符合以下要求：
##
联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 Codd提出OLAP的12
ollama可以使用huggingface的模型吗？这其实是一个困扰许多人，尤其是那些对机器学习和自然语言处理感兴趣的开发者的问题。在这篇文章中，我将带你深入探讨这个问题，从背景到技术实现，再到架构解析、源码分析和性能优化。
## 背景描述
随着人工智能技术的蓬勃发展，越来越多的开发者开始使用更为强大的模型来增强应用的智能化程度。Ollama作为一种易于使用的工具，吸引了大量的开发者。而Hugg
1.理论背景故事要追溯到1952年，那是一个春天，有一位老人，在中国的南海边，咳咳咳咳，抱歉，不小心串词了，事实是这样的：没错，正是由于这几位大神的杰出贡献，我们得到了量化因子的前身，APT模型，但是，这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。因此，后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。 2.多因子定价模型多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的，预期超额收
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2023-10-18 10:37:35
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通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
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2023-10-29 20:59:30
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在机器学习和自然语言处理的领域，Ollama作为一种新兴工具，提供了简化模型获取和使用的方法。然而，在使用 `Ollama pull` 命令时，可能会遇到模型类型错误的问题，例如“Ollama pull的模型 OLLAMA_MODELS”。本文将详细记录解决该问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
在进行Ollama模型的使用之前，我们需
机器学习在干嘛？就是利用已有数据，找到一些合适的数学模型去描述它，然后做一些预测分析，从而优化企业的流程或者提高决策效率。机器学习的核心是：模型、策略和算法机器学习的目的——模型（Model）模型就是用来描述客观世界的数学模型，模型是从数据里抽象出来的。在进行数据分析时，我们通常手上只有数据，然后看数据找规律，找到的规律就是模型。就跟我们小时候做猜数字游戏似的，1，4，16...（）...256.
