作者：武汉华嵌嵌入式培训中心 讲师 李家凯 Linux下静态库和动态库（共享库）的制作与使用 Linux操作系统支持的函数库分为静态库和动态库，动态库又称共享库。linux系统有几个重要的目录存放相应的函数库，如/lib /usr/lib。 静态函数库： 这类库的名字一般是libxxx.a；利用静态函数库编译成的文件比较大，因为整个函数库的所有数据都会被整
ollama 模型 下载目录的描述是一个关于如何高效下载和管理 Ollama 模型的指南，适用于开发者和爱好者，让你在本地环境中轻松使用这些强大的模型。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确认你的软硬件环境能满足下载和运行 Ollama 模型的需求。
#### 软件与硬件要求
- **操作系统**: Windows 10/11, macOS 10.14+, Linux (任何主流发行版)
常见目录：/: 根目录，一般根目录下只存放目录，不要存放文 件，/etc,/bin,/dev,/lib,/sbin应该和根目录放置在一个分区中/bin:/usr/bin: 可执行二进制文件的目录，如常用的命令ls,tar,mv,cat等/boot: 放置linux系统启动时用到的一些文件。/boot/vmlinuz为linux的内核文件，以及/boot/gurb。建议单独分区，分区大小100M即可
在处理 Linux 系统下的 Ollama 模型目录修改时，我们需要对整个过程进行全面的梳理与反复检查，确保我们的操作不仅有效，而且安全。以下是对整个过程的复盘记录，涵盖了从环境配置到生态集成的各个方面。
### 环境配置
在进行模型目录修改之前，首先要确认我们的开发环境已经正确配置。这里是一份思维导图，用于概述所需的基础设施以及依赖项。
```mermaid
mindmap
root(
文件和目录常用命令查看目录内容ls切换目录cd创建和删除操作touchrmmkdir拷贝和移动文件cpmv查看文件内容catmoregrep其他echo重定向 > 和 >>管道 |01. 查看目录内容1.1 终端实用技巧1> 自动补全在敲出 文件／目录／命令 的前几个字母之后，按下 tab 键如果输入的没有歧义，系统会自动补全如果还存在其他 文件／目录／命令，再按一下 ta
1、前言 这个是我学习linux+ARM的在做的第一个软硬件结合项目，以往的类似这种整体类项目还是光单片机的时候，linux软件部分学习了差不多快一年了，因为各种事情耽搁，这个项目一直没有静下心来完成，不过终于哈哈哈哈搞完了软件部分。其实并行的还想做另一个涉及到can通信的项目，那个重点可能是偏各种通信，不过软件部分大同小异，直接改改就可以变成
文章目录1 同步阻塞IO2 同步非阻塞IO3 IO多路复用4 信号驱动IO5 异步IO简单记录一下linux下的几种I/O模型，防止遗忘。1 同步阻塞IO同步阻塞IO是最简单的IO模型，在使用这种模型进行数据接收的时候，如果没有数据，会一直等待，即阻塞在这里，直到有数据才返回。2 同步非阻塞IO同步非阻塞IO,在使用这种模型进行数据接收的时候，不管有没有数据都会返回，不阻塞。如果没有数据，立马返回
在 Linux 环境下使用 `ollama` 下载模型时，常常会遇到各种挑战，比如配置路径、解决依赖、调试参数等。为了帮助大家顺利完成这个过程，下面将详细记录每个步骤，以及所需的环境配置、编译过程、参数调优等内容。
## 环境配置
首先，确保你有一个干净的 Linux 环境。接下来，我们需要进行一些必要的配置，以下是配置步骤：
1. **系统更新**：
```bash
sudo
在Linux环境中运行Ollama模型是一个新兴的应用领域，尤其对于那些希望高效地利用深度学习模型的开发者和研究者来说，了解如何管理模型目录至关重要。本文将展示在Linux下管理Ollama模型目录的相关知识，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
### 版本对比
在Ollama模型的演进过程中，各版本之间存在显著的特性差异。
时间轴如下所示，可以看到每个
在现代AI应用中，模型的管理与调度已成为关键要素之一。在Linux环境下，使用Ollama启动并指定模型目录，能够高效地支持机器学习和数据处理任务。本文将详细记录如何解决这一实际问题，分享相关的经验和技术细节。
## 背景定位
随着机器学习的发展，AI模型的多样性和复杂性不断提升。不同的模型需要不同的配置和环境设置，而有效地管理这些模型目录成为了必要。而在Linux平台上，很多开发者希望能快速
收集产品需求产品需求决定了技术路线，首要任务是定义产品。准确地定义产品是一种很困难的事情，需要不间断地做 2 件事：听取客户反馈-->产品发现；快速迭代-->产品交付。下图展示了一款 LoRaWAN 网关产品的需求。是否需要使用 Linux摩尔定律（芯片上的元件密度每 18 个月翻一番）推动 SoC（System on Chip） 系统芯片越来越复杂，典型的 Soc 具有长达 1000
在这篇博文中，我们将探讨如何在Linux环境中更改 Ollama 模型的下载路径。Ollama 是一个强大的模型管理工具，灵活配置其下载路径能够提升开发与实验的便利性。
首先，我们需要进行的第一步是环境配置。为了在系统中成功下载和运行 Ollama 模型，我们必须确认安装的依赖版本。以下是一个依赖版本的示例表格：
| 依赖名称 | 版本号 |
|-----------
一、什么是load average？linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。Load Average 就是一段时间 (1 分钟、5分钟、15分钟) 内平均
Linux 内核具有模块化设计。在引导时，只有少量的驻留内核被载入内存。这之后，无论何时用户要求使用驻留内核中没有的功能，某内核模块（kernel module），有时又称驱动程序（driver）。就会被动态地载入内存。在安装过程中，系统上的硬件会被探测。基于探测结果和用户提供的信息，安装程序会决定哪些模块需要在引导时被载入。安装程序会设置动态载入机制来透明地运行。如果安装后添加了新硬件，而这个硬
最近在需要在云主机上进行压力测试，所以需要Linux的Agent。一、安装：教程可以百度，大概步骤如下：1、Upload Linux.zip to 指定的机器2、解压，chmod 777 $Linux/installer.sh3、执行Linux下的installer.sh (sudo权限）按照提示安装下去即可。/opt/HP/HP_LoadGenerator/bin下所有目录及子目录均属于非roo
大家会不会有时候，感觉键盘上的某几个键用起来不是很方便，打字打久了很容易手指头疼呢？ 例如大家使用vim编辑器时， 经常需要使用到esc键，而该键在左上角，很不方便的。再比如写程序的时候，经常会使用到shift键与其它键的组合等。把键盘按键进行必要的重新映射，可以提高生产率的。对键盘按键重新映射的大致过程如下： 第一步，通过
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2024-07-11 19:34:20
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在本文中，我将分享如何在Linux环境中配置ollama的模型下载路径。对于很多开发者和IT工程师来说，这可能是一个常见但又具有一定挑战性的任务。我将通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南来帮助您顺利完成这一过程。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在开始之前，需确保您的Linux系统上安装了一些必要的前置依赖。以下是必装项：
- `curl`
- `git`
在本篇博文中，我们将探讨如何在Linux系统中使用ollama下载LLM（大语言模型）到指定目录。我们会详细列出环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案等内容，避免冗余的背景描述，使整个流程更加清晰易懂。
```mermaid
flowchart TD
A[配置环境] --> B[安装依赖]
B --> C[设置自定义目录]
C --> D[下载LLM模
Transfer Learning(迁移学习)模型训练过程中，很少有人会在数据量不够充足的时候从头开始训练整个卷积网络。通常情况下，一般会使用一个大的数据集对卷积网络进行预训练（例如使用数据集ImageNet，它包含120万张图片，共1000个类别）然后将训练的模型作为预训练模型初始化卷积网络，或者将提取特征的卷积层参数固定，然后再进行训练。三个主要迁移学习场景如下1）固定特征提取层的卷积参数。使
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2024-10-08 13:09:14
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ollama模型存储目录是一个重要的概念，尤其在进行机器学习模型管理和部署时。有效地管理模型存储目录不仅可以提高工作效率，还能减少错误和混乱。在本文中，我们将探讨如何解决与“ollama模型存储目录”相关的问题，并提供实用的解决方案和实际案例。
### 版本对比
在对不同版本的ollama进行比较时，我们可以清楚地看到每个版本中的特性差异。以下是ollama的重要版本以及其演进历史的时间轴与特
