一、DLA介绍数据湖（Data Lake）是时下热门的概念，更多阅读可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖，可以不用做任何ETL、数据搬迁等过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。终于，阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品（Data Lake Analytics，后续简称DLA）：https://
1、表示颜色的几种方式：HSB、RGB、LAB、CMKY。HSB是色相、饱和度、明度三个维度表示，RGB是红绿蓝三种颜色的分量表示，LAB是亮度和a 、b两个颜色通道表示，CMKY是青色、品红色、黄色、黑色的四种分量表示。2、光的三原色：红绿蓝，主要用于屏幕，颜料三原色：红黄蓝，主要用于印刷。3、印刷的颜色跟屏幕的上显示的颜色不是一一对应的，在RGB上，黑色可以用RGB混合表示，在油墨印刷中，由于
数据库系统一般分为两种类型，一种是面向前台应用的，应用比较简单，但是重吞吐和高并发的OLTP类型；一种是重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。Greenplum属于后者，下面简单介绍下两种数据库系统的特点。OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）系统也称为生产系统，它是事件驱动、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是典型的OL
在当今自然语言处理领域，VLLM（Variable-Length Language Model）和Ollama（一个高效的本地模型运行时）作为两种前沿的技术方案，各自在特定场景中展现出独特的优势和应用潜力。为了全面探索这两者的对比，本文将从多个维度对其进行深入剖析，助于选择适合的技术方案。
## 背景定位
VLLM 和 Ollama 主要应用于需要高效自然语言处理的场景，如智能客服、内容生成和
在今天这个快速变化的IT环境中，选择合适的机器学习框架是至关重要的。最近，很多技术团队在讨论“ollama 对比 openllm”，希望能够找出这两者之间的优势与劣势。在这篇文章中，我们会深度剖析这两个框架，帮助大家从技术定位到实际应用都能有所了解。
## 背景定位
在机器学习和自然语言处理（NLP）的领域，选择合适的框架能够大大提升实验效率和产品性能。根据《机器学习年鉴》中的定义，“机器学习
L20 单GPU 压力测试：VLL框架--------------------------------------------------------------------------------------------------------------（显存占用 9G/46G）1. siege -c 3 -t 30s 127.0.0.1:8999/
在当今的人工智能领域，模型的选择对于应用效果至关重要。随着 Ollama 和 GPT-3 的迅速崛起和广泛应用，了解它们之间的差异变得尤为重要。本文将通过适用场景分析、核心维度比较、特性拆解、实战对比、深度原理解析以及选型指南，为大家呈现出在“ollama 对比 gpt-3”问题上的思考过程。
## 背景定位
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展，模型的种类和应用场景日渐丰富。Ollama
Ollama是“小而美”的本地化工具，vLLM是“大而强”的生产级方案。
选择 llama.cpp：若需要极致性能、硬件深度优化或企业级定制开发。选择 Ollama：若追求易用性、快速部署或个人学习场景。两
开源的LLM已经成为程序员、爱好者和希望在日常工作中使用生成式AI并保持隐私的用户的最佳选择，对于企业的私有
Ollama和vLLM各有千秋，选择哪种方案取决于具体需求。如果需要一个简单易用、快速部署的LLM解决方案，并且对推理
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模试题等，资料免费分享！
Ollama 和 vLLM各有千秋，选择哪种方案取决于具体需求。如果需要一个简单易用、快速部署的LLM解决
前言 这篇主要讨论不同推理软件平台的安装部署，之间的差异，以及压测指标的对比。环境 使用的是linux环境，Ubuntu系统软件安装部署 1、vLLmconda创建虚拟环境，这里需要用到conda，具体的安装方法可以看之前的livaTalking部署博客里面有，liveTalking部署conda create -n deepseek python=3.10 -y
conda activat
在处理“ollama OLLAMA_ORIGINS OLLAMA_HOST”问题时，我们遇到了相对复杂的技术挑战。首先，我想提供一些技术背景，分析我们所遇到的具体问题和错误现象，接着探讨根因以及最终的解决方案，最后讨论我们在这个过程中的预防和优化措施。希望这篇文章能够为你们后续的工作提供帮助！
## 问题背景
我们在进行系统部署时，引入了多种配置选项以实现服务的高度可用性。但是，随着挑战的增加
在使用 Docker 时，用户可能会遇到“ollama docker 无法下载ollama”的情况。这通常与网络设置、Docker 配置或库依赖有关。下面，我将详细记录解决这一问题的过程。
## 背景描述
在现代软件开发中，Docker 是一种流行的容器化技术，大大简化了软件的部署和运行。在众多 Docker 镜像中，Ollama 是一个颇受欢迎的项目。然而，用户在尝试下载 Ollama 镜像
近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。
格式的模型加载（尤其是 Transformer 架构的模型）。文件的目录，例如将 Lora 微调后的适配器与基础模型结合使用。例如，在 CPU
1.环境 本文以centos7.9安装ollama为例 2.下载ollama安装包 官网地址：https://ollama.com/download/linux GitHub手动安装文档地址：hlama/blob/main/docs/linux.
对于很多开发者来说，在 Windows 上配置 Ollama 的 `OLLAMA_HOST` 可能是一项棘手的任务。接下来，我们将详细探讨如何解决这一问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等方面。
### 环境准备
要顺利进行配置，首先确保你的系统满足一定的软硬件要求。这里给出一个简单的四象限图，帮助你评估系统的硬件资源。
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