OLTP 目录
定义OLTP 数据库通常具有以下特征应用领域OLAP和OLTP的区别 定义 On-Line Transaction Processing联机事务处理系统(OLTP) 也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数
Ollama架构解析
Ollama是一个新兴的AI开发框架，其架构设计带来了一定的创新，涉及到多个层面的组件和物流。本文将详细分析Ollama架构的各个方面，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析和案例分析，以深入理解其结构和实现。
背景描述
随着人工智能相关技术的发展，Ollama作为AI框架的佼佼者，引入了一种独特的架构来解决复杂的AI应用需求。构建这样一个系统，需解决多个技术挑战：
数据库系统一般分为两种类型：OLTP、OLAP。一、概述：1、OLTP的概述：On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程（OLTP），也称为面向交易的处理过程，也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。2、OLAP的概述：联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信
在这篇博文中，我们来详细介绍如何在 Windows 系统上部署 Ollama。我们将从环境准备开始，逐步引导你完成整个安装和配置过程，确保你能够成功运行这个工具。
## 环境准备
在部署 Ollama 之前，我们需要确保你的系统满足一些软硬件要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10 或更高版本
- **处理器**: 64位的多核 CPU
- **内存**:
博主去年第一次接触Linux系统，给实验室的电脑装了Ubuntu双系统。主要是为了运行深度学习框架，Linux下面安装一些python的库会非常方便。但是不足的地方在于每次要给导师传一些结果的时候经常要切换到Windows下面，Ubuntu下的QQ是网友自己开源的QQ国际版，大概是2012那个版本，非常不好用。在单位还是用的Windows比较多，因此记录下自己装VMware虚拟机上的Ubuntu的
在数据处理日益依赖高性能计算的今天，如何有效利用GPU加速Windows系统上的Ollama应用成为了众多从业者关注的话题。本文将详细记录解决“Windows系统Ollama设置GPU”的过程，从背景定位到参数解析，再到调试步骤和性能调优，以及排错指南与生态扩展，期望能为您在这一领域的探索提供一些参考。
---
#### 背景定位
在许多需要进行大规模数据处理和机器学习的场景中，常常需要借助
本节我们看看X86指令集以及X86的硬件体系架构。在汇编语言中最常见的指令就是mov,他将数据从一个地方转移到指定位置，该指令能将数据转移到特定位置的内存或是给定寄存器。mov指令的格式为(mov 目的，源头)，源头指的是要被挪到的数据，目的是数据被挪动的目的地, 我们看几个具体例子：mov eax, ebx (把寄存器ebx中的数据拷贝到eax寄存器)mov eax, 0x42 (把数值0
文章目录一 Linux环境搭建二 如何在Linux下运行C程序2.1建立一个工程2.2 运行一个程序三 Linux常用指令3.1 ls指令3.2 pwd指令3.3 mkdir指令3.4 cd指令3.5 cd .. 指令3.6 ls -a指令3.7 tab3.8 mv指令3.9 cp指令3.10 rm指令一 Linux环境搭建【两分半钟完成VMware安装及Linux-Ubuntu安装（全程无废话）
Ollama 的底层实现架构围绕 LLaMA 模型和 llama.cpp 框架展开，通过使用轻量级实现、高效的内存管理、量化技术、硬件加速支
原创
2024-08-24 14:27:00
787阅读
arrch架构安装ollama大模型的完整指南
在这篇文章中，我们将详细探讨在 "arrch" 架构上安装 "ollama" 大模型的过程。这主要涉及环境准备、操作步骤、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等方面。请跟随我一步步来，确保你能顺利完成这个安装。
### 环境准备
在开始安装之前，首先需要确保我们的系统环境是合适的。首先，我们需要了解一些前置依赖，并评估我们的硬件资源。
#
在这篇博文中，我将分享如何在Windows系统下开启Ollama的外网访问。Ollama是一种非常强大的工具，如今在许多开发和生产环境中被广泛应用，以支持各种AI模型的开发与部署。为了使其能够正常使用，我需要完成一系列配置，而这些配置的复杂性往往给用户带来一些困惑。下面，我将分步带你走过整个过程。
## 环境准备
在开始配置之前，确保你具备以下的前置依赖。Ollama需要特定的软件包和环境设置
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
ollama windwos 系统变量 调用GPU的描述
在现代计算中，深度学习和大数据处理的任务越发依赖于图形处理单元（GPU）的强大性能。对于使用 Ollama 在 Windows 系统上实现 GPU 加速，正确配置系统变量显得尤为重要。本文将详细记录如何解决“ollama windwos 系统变量 调用GPU”问题，以便用户能够顺利在他们的系统上进行部署与使用。
## 环境准备
在开
在使用Windows系统运行本地gguf文件时，很多用户可能会遇到一系列问题。本文将通过详实的步骤和示例来逐步引导你解决这些问题，实现ollama的流畅运行。
### 环境准备
在开始集成ollama与本地gguf的流程之前，确保你已经安装了必要的依赖项。
#### 依赖安装指南
我们需要通过以下方式来安装依赖，确保你的系统可以良好运行ollama。
以下是在Windows、macOS和
在这一篇博文中，我将详细描述如何在Linux系统中安装Ollama。这一过程将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用六个部分，以确保读者可以全面理解并顺利完成安装。
首先，进行环境准备。对于安装Ollama，您需要确保您的Linux系统满足特定的软硬件要求。以下是所需的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 最低版本 | 推荐版本 |
|------
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
在 Windows 系统上运行 Ollama 并希望将其指定为使用 GPU 的问题，涉及了不少用户在配置时遇到的麻烦。本文将通过详细的步骤，教你如何轻松解决这个问题，包括错误现象的分析、根因的查找、解决方案的提供，以及后续的验证和预防措施。
## 问题背景
在最近的一些项目中，我们发现在 Windows 系统中运行 Ollama 时，如果不正确指定 GPU，会导致性能明显下降，甚至出现运行错误
在这个关于黑客 Linux 基础知识的连续系列中，我现在想讨论可加载内核模块 (LKM)。LKM 对 Linux 管理员至关重要，因为它们为他们提供了向内核添加功能而无需重新编译内核的能力。诸如视频和其他设备驱动程序之类的东西可以添加到 Linux 内核中，而无需关闭系统、重新编译和重新启动。可加载内核模块对黑客来说至关重要，因为如果我们能让 Linux 管理员将我们的新模块加载到他们的内核中，我
在现代深度学习应用中，利用多卡（多GPU）加速模型训练和推理已经成为一种必备的技术，但在Windows系统中实现“ollama”（一种流行的深度学习框架）多卡运行，可能会遭遇一些挑战。为了使这一过程更加顺利，我将在这篇文章中详细记录问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，用户通常希望利用多张显卡来加速计算，尤其是
Windows 修改电脑属性（一）
修改电脑属性里的注册信息修改电脑属性的注册信息 运行注册表的方法：开始→运行→regedit→确定1.CPU型号可以注册表编辑器中定位到下面的位置: HKEY_LOCAL_MACHINE\HARDWARE\DESCRIPTION\System\CentralProcessor\0，然后找到名为Pro
