前言鼠标微动这么小破玩意, 很很容易坏, 然后就是单击变双击, 按往常就只能扔了, 再买一个; 要么就换个微动, 但是没有电烙铁, 懒得换最近从同事那得知, 这玩意还能拆开, 里面有个破铜片..., 把触点擦一擦, 还能接着用...工具金属镊子一头敲的很扁的曲别针鼠标最常出现的问题，按键不灵，单击变双击，这些都是鼠标微动开关出现的问题，鼠标微动开关经过无数次的点击后，会产生三种常见故障。常见故障一
ollaMa本地微调是一个在2023年逐渐兴起的话题，越来越多的人希望能够在本地环境下进行模型的微调。为了更加有效地实现这一目标，我会在这篇博文中详细记录我在处理“ollaMa本地微调”过程中的心得和经验。
### 背景描述
在2023年3月，随着对大模型应用的日益关注，社区中涌现出越来越多的开源框架，支持本地微调。时至6月，ollaMa作为一个极具前景的模型，逐渐被广泛应用于各种任务中。
萧箫量子位 | 还在苦恼怎么给优化器调整更好的参数吗？现在，谷歌大脑搞出了一个新的优化器VeLO，无需手动调整任何超参数，直接用就完事了。与其他人工设计的如Adam、AdaGrad等算法不同，VeLO完全基于AI构造，能够很好地适应各种不同的任务。当然，效果也更好。论文作者之一Lucas Beyer将VeLO与其他“重度”调参的优化器进行了对比，性能不相上下：有网友看到了一丝优化器进步的曙光：在A
在现代AI应用的背景下，模型微调成为了一种受到广泛关注的技术，尤其是在NLP领域。Ollama微调方法是实现特定任务适应性的一种新兴技术，它能够在保证基本性能的前提下，提升模型的定制化能力。以下是关于如何解决Ollama微调方法问题的一些深入分析和实践经验。
### 背景定位
在最近几年中，生成式预训练变换器（GPT）和其他深度学习模型的演进使得微调技术逐渐成熟。从早期的全量微调到如今的增量微
微调(Fine-tune)原理 fine-tuning 是一个trick，在迁移学习中有所涉及，但不仅仅出现在迁移学习中，指对参数进行微调。在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。 如上图所示 ，VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即图中的conv1~conv5。还有3层是全连接层，即图中的fc6、fc7、fc8。卷积层加上
0. 简介最近对大模型这部分内容比较感兴趣，作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing，并认为这是一个颠覆性的工作，目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识，以便后续在工作中可以学习并使用。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。以下是一些微调预训练模型的方法：微调
ollama 树莓派微调是一个颇具挑战性的技术项目，它涉及到将强大的机器学习模型部署到资源有限的单板计算机上。在这篇博文中，我将详细描述如何顺利完成这个过程，并分享一些具体的集成步骤和优化技巧。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的兼容性，这样才能顺利完成部署。以下是支持的技术栈版本矩阵，涵盖了各个软件和工具之间的兼容性。
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| 技术
微分方程建模是数学建模的重要方法，许多实际问题都可以转化为求解微分方程的定解问题。在数学建模中，也有不少著名的模型是基于微分方程思想的，例如传染病模型、人口预测模型、战争模型等 一般上，把实际问题化成微分方程的定解问题大体上可以按以下几步：1、根据实际要求，确定需要研究的量(包括自变量、未知函数、必要的参数等)并建立坐标系。2、找出这些量所满足的基本规律(物理、几何、化学或生
Pytorch 微调（Fine-tuning）0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 微调1.1 迁移学习（Transfer Learning）假如我们想识别图片中不同类型的椅子，然后向用户推荐购买链接。 一种可能的方法是首先识别 100 把
一、何为一个好的olap框架？框架大概分为两种：（1）底层技术框架，专注于抽象底层技术，如网络通信netty、中间件kafka等（2）开发人员框架，专注于提高开发效率，如spring的面向切面和依赖注入。但这只是面向编程语言开发人员的，其实还应该有olap框架，面向数据业务开发人员olap框架需要具备如下基本素质：1、易开发性（业务代码占比高，框架易于使用，只需关注业务即可）2、高可维护性（冗余代
这段时间在系统学习tensorflow的相关知识，恰好学习到了tensorflow的slim轻量级开发库。这个库的目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中涉及到了迁移学习，所以我们分为下面几个步骤介绍： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。&nb
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2024-06-10 12:23:09
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在近期的技术潮流中，随着大语言模型（LLM）的普及，模型的训练和微调逐渐成为AI开发者和研究者们关注的热点课题。尤其是在2023年，不断涌现出的模型和应用触发了广泛的研究与实践，而“ollama”作为一款旨在简化这一过程的工具，正好应运而生。在这篇博文中，我将详细记录下使用“ollama”进行模型训练和微调的全过程。
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title ollama训练和
ollama 微调需要多大cpu？在这一问题上，明确的理解计算资源的需求至关重要。为了有效地微调ollama，深入探讨所需的CPU性能、资源配置和整体环境设置成为了我们的目标。在接下来的一系列内容中，我将从多个维度探讨这一话题，从抓包方法到异常检测，再到相关文献的扩展阅读。
## 协议背景
ollama微调的过程涉及到众多技术协议的支持和优化。在这一背景下，我们可以构建一个关系图，展示主要组件
利用 Ollama 对模型进行微调的过程
在这篇博文中，我将系统性地描述如何利用 Ollama 工具对模型进行微调，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等关键步骤。
首先，我进行了环境预检，以确保系统满足 OLLAMA 的运行要求。为此，我使用了四象限图来展示我们准备中的设备与操作系统。同时，我进行了兼容性分析，以确保环境的统一性和稳定性。
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用ollama进行模型的微调。我们将从环境准备开始，为您提供必要的软硬件要求，接着带您逐步完成微调过程，并详细解析配置文件和验证测试。最后，我们还会分享一些优化技巧和扩展应用场景，确保您在实际操作中的顺利进行。
### 环境准备
在开始之前，确保您的环境符合以下的软硬件要求：
| 软件 | 版本 |
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在这篇文章中，我将详细讲解如何解决“ollama python main微调训练”的问题。这是一个涉及Python编程和深度学习的复杂任务，因此我会通过解构和分析为你提供一个全面的视角。
在现代机器学习开发中，我们经常需要根据特定需求对现有模型进行微调。但在使用诸如Ollama之类的框架时，所需的步骤和方法并不总是显而易见。为了更清晰地理解整个过程，以下是一个概述流程图，展示了从模型选择到训练的
Ollama大模型部署及微调
在近年来的人工智能发展中，大模型的设计与实现日益成为技术的重心之一。Ollama大模型展现了强大的语言理解与生成能力，通过有效的部署与微调方式，可以将其应用于各种重要的任务中。本篇文章将详细记录Ollama大模型的环境准备、部署过程、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南，以帮助技术团队高效地实现大模型的落地。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在进行Oll
ollama部署微调后的模型
本篇文章将详细记录如何成功部署和微调“ollama”模型的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。整个流程侧重于实操步骤和核心要点，为有兴趣的开发者提供一个友好的向导。
## 环境准备
在开始之前，需要确保环境准备就绪。以下是为此过程所需的前置依赖。
前置依赖安装：
- Python 3.x
- pip
- Ollama CLI
如何微调 ollama 里的模型
在当今的机器学习和人工智能领域，模型微调正在变得日益重要，尤其是对于自然语言处理（NLP）任务。用户在使用Ollama提供的预训练模型时，可能发现模型无法完美满足特定应用场景的需求。因此，如何微调Ollama中的模型以获得更好的性能变得至关重要。
在一次用户咨询中，有人提出了一个具体场景：“我们正在开发一个客户支持聊天机器人，目前使用的Ollama模型回答问题
ollama部署大模型后怎么微调
在今天的AI和机器学习快速发展的背景下，越来越多的企业和开发者开始尝试部署大规模的模型。ollama作为一个强大的入门工具，提供了便捷的方式来运行和管理大模型。然而，部署后的微调问题常常让人感到困惑。本文将详细介绍如何在部署ollama大模型后进行微调，包括从问题背景到解决方案、验证测试，最后到预防优化的整个过程。
### 问题背景
在部署ollama的过程
