centos6默认是安装了cvs一、cvs安装基本配置1、查询是否安装rpm -q cvs我的系统显示cvs-1.11.23-11.el6.i686说明已经安装如果没有安装可用 yum install cvs安装，或者下载cvs单独安装2、创建cvs用户组与cvs用户使用root用户登录，执行以下命令：#groupadd cvs（组名称自定义）#useradd -g cvs cvsroot（用户名
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2024-07-12 17:03:47
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由于工作中，可能会遇到服务器有内网限制，或者没有外网权限。那安装部署环境的时候就会遇到很多困难，比如无法下载软件安装包，无法安装部署相关依赖，所以这个时候就需要在服务器上完全离线地进行环境部署。一、下载yum源先确定自己的服务器是什么版本的，通过cat /etc/redhat-release命令查看。 确定好自己的服务器版本后，因为目前是国内环境，所以我们本次使用163源的镜像：http://mi
在 chatGPT 的推动下。LLM 简直火出天际，各行各业都在蹭。听说最近 meta 开源的 llama3 模型可以轻松在普通
在这篇博文中，我们将详细探讨如何在CentOS系统上下载和安装Ollama。Ollama是一个强大的命令行工具，可以简化机器学习模型的使用。在这个过程中，我们会涵盖环境准备、具体的分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统满足Ollama运行的前置依赖。下面是相关的依赖库。
| 依赖库 | 版本 | 兼容性
LAMP 为 Linux、Apache、MySQL、PHP 的简称，这是一个常规的 Web 服务器环境解决方案，使用其首字母缩写“LAMP”来引用。关闭防火墙和 selinuxsystemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld禁用 Selinuxvim /etc/selinux/config修改为 disabledSELINUX=disable
在本文中，我们将探索在 CentOS 系统上使用 CUDA 整合 Ollama 的过程。这篇博文将详尽地介绍如何有效地配置和优化你的机器学习与深度学习应用。无论你是在进行数据分析、模型训练还是开发智能应用，了解如何在 CentOS 上部署 CUDA 和 Ollama 都是非常重要的。
## 背景定位
在当今数据驱动的世界，机器学习和深度学习的应用越来越普遍，而性能的提升通常依赖于高效的计算资源
部署前的准备： 1. 在本地可以运行的django项目 2. 一台云服务器，这里选用Centos系统开始部署： 首先在本地导出项目需要的第三方库：在根目录（或虚拟环境中） 命令行使用 pip freeze >requirements.txt 利用ssh连接你的服务器 我这里用的是Xshell&
一、yum 安装CentOS 默认已经安装了yum，不需要另外安装，这里为了实验目的，先将yum 卸载再重新安装。1、查看系统默认安装的yum# rpm -qa|grep yum 2、卸载yum# rpm -e yum-fastestmirror-1.1.16-14.el5.centos.1 yum-metadata-parser-1.1.2-3.el5.centos yum-3.2.2
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2024-09-20 20:19:10
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文章目录流程我的案例api调用llama.cpp 流程ollama支持可运行的模型,图片这里只是一部分而已,只需要下载下面的软件和模型文件,即可直接运行,而无需配置其他 模型文件下载地址 https://ollama.com/library 支持的部分模型,实际上更多,这里只是显示部分登陆ollama官网 https://ollama.com/download 下载对应你电脑的软件即可我的因为我
学东西得一步一步来，用开发板，就得先弄明白怎么能让自己的程序在上面运行起来，中文叫“启动”，英文叫“Booting”；针对我这块SEED-DIM3517板子来说，它的MPU是TI的AM3517芯片，要了解它，就得看相应的Datasheet，比较详细的内容可查看《AM35x
ARM Microprocessor Technical Reference Manual Version B (Rev.
在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：数据分析与可视化
生成内
在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。
## 背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：
- 数据分
如果你想运行自己的大型语言模型，比如 ChatGPT，你很幸运。到目前为止，Ollama 是我的最爱之一。在本教程中，我们将在您的 Ubuntu 机器上使用 WebUI 设置 Ollama。这是运行自己的 LLM 进行学习和实验的好方法，而且它是私有的——所有这些都在你自己的机器上运行。Ubuntu 系统系统使用：buntu 24.04 LTS。 默认系统没有安装其他软件，可以涵盖你可能需要的依赖
原创
2024-06-03 10:27:00
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关于“ollama使用”的各类问题逐渐引起了开发者和运维人员的关注。作为一款流行的工具，ollama可以帮助用户高效地进行模型训练与部署。但在实际应用中，用户可能会遇到各种挑战。因此，我整理了以下内容，以阐述如何解决这些“ollama使用”类型的问题。
## 背景定位
在很多实际应用场景中，用户往往需要高效地处理大量数据并进行模型训练。ollama 提供了简化模型训练和推理的能力，其可拓展性让
最近为实现ORB-SLAM2算法，在电脑上安装了双系统ubuntu18+zed相机的驱动，在此作好记录： 记录一下安装双系统中内存的分配，我的移动硬盘256G:分区内存的大小swap（逻辑分区）空间起始位置 交换空间 25G––boot（逻辑分区）空间起始位置 ext4 25G––home（逻辑分区）空间起始位置 ext4 剩余所有空间––/（主分区）空间起始位置 ext4 100GPS:简要说下
在当前信息时代，尤其在机器学习和自然语言处理领域，OLLAMA成为一个备受关注的工具。OLLAMA是一个开源的机器学习平台，允许用户快速构建、共享和应用AI模型。为了帮助您更好地理解如何使用OLLAMA，本文将从协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析、工具链集成六个方面来详细阐述。
时间轴展示了OLLAMA的全球化背景及技术发展历程，正如下面的关系图所示：
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ti
【代码】CentOS上安装Ollama。
原创
2024-06-18 17:10:42
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在这篇博文中，我们将详细介绍如何在 CentOS 上使用 Docker 启动 Ollama，这是一个用于打造智能应用和服务的强大工具。我们将通过各个部分来逐步揭示这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
### 环境准备
在着手实现之前，首先确保你的开发环境兼容。我们将支持不同版本的 CentOS 以及相应的 Docker 版本。以下是版本兼容性的表格：
在Linux环境中，尤其是CentOS系统上，安装Ollama是一个需要特定配置和依赖的过程。由于很多情况下，网络条件不佳，离线安装就显得尤为重要。本文将向你详细介绍如何在CentOS上离线安装Ollama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、以及扩展应用。
## 环境准备
为了成功完成Ollama的离线安装，我们需要进行一些版本兼容性检查，确保所有的依赖都能够在Cen
先安装好CentOS4，再从oracle网站上下载0201_database_linux32.zip，然后开始本文的安装过程。一、准备安装oracle1、检查安装环境 检查：rpm -aq | grep *** (检查下面的包是否安装) setarch-1.6-1 xscreensaver-4.18-5.rhel4.13 sysstat-5.0.5-14.rhel4 pdksh-5.2.
