vLLM是为大语言模型提供高效推理服务的解决方案。它通过KV缓存优化注意力计算，采用内存页技术管理显存，利用率可达96%。系统支持批量任务并行处理，资源不足时自动排队。同时支持加载多个LoRA模块以处理不同任务。这些创新显著提升了模型推理效率和服务能力。

本文介绍了vllm的安装部署流程：1）创建Python3.10虚拟环境，安装vllm和PyTorch（需验证CUDA可用性）；2）安装flash-attn解决长序列处理的性能问题，并提供测试脚本验证安装；3）演示如何使用modelscope下载Qwen1.5-1.8B模型（支持git lfs管理大文件），并说明删除方法。整个过程涵盖环境配置、依赖安装和模型部署等关键步骤，为高效运行大语言模型提供完

本文介绍了基于规则的方法实现NER的原理以及代码实现,同时介绍了基于深度学习模型实现NER的原理,重点包括LSTM与马尔可夫性的原理,以及借助这些原理实现NER

摘要：本文介绍了Cypher图查询语言和命名实体识别(NER)技术。Cypher是专为图数据库设计的声明式查询语言，结合了SQL、SPARQL等语言的特性。NER部分详细阐述了三种实现方法：基于规则的方法简单但维护成本高；基于机器学习的方法需要人工设计特征；基于深度学习的BILSTM-CRF模型效果最佳但依赖标注数据。最后讨论了NER的评测标准(准确率、召回率、F1值)和现存问题，如标签重叠和多类

本文介绍了Agent协作系统的核心架构。第一章详细阐述了Agent的5种工作模式（工具使用、React、规划、多Agent和反思模式）及其递进关系。第二章重点解析了Google发布的A2A协议，该协议规范了Agent间的安全协作机制，包括任务管理、用户反馈协商和能力发现等功能。文章详细说明了A2A架构中的Client/Server角色互换特性，并通过Python代码示例展示了Agent技能(Age

本文介绍了OpenClaw的安装配置流程：1）创建Python3.10虚拟环境并安装Node.js22+；2）通过npm全局安装OpenClaw；3）运行onboard命令完成初始配置，选择自定义安装本地LLM；4）通过SSH端口转发访问WebUI。还提供了服务器/本地重启后的恢复方法：启动OpenClaw服务后获取带token的Dashboard链接，本地执行SSH端口转发命令，将127.0.0

openclaw完整部署教程，包含在线api调用、本地调用以及服务器调用大模型实现openclaw

本文介绍了OpenClaw的安装配置流程：1）创建Python3.10虚拟环境并安装Node.js22+；2）通过npm全局安装OpenClaw；3）运行onboard命令完成初始配置，选择自定义安装本地LLM；4）通过SSH端口转发访问WebUI。还提供了服务器/本地重启后的恢复方法：启动OpenClaw服务后获取带token的Dashboard链接，本地执行SSH端口转发命令，将127.0.0

Doccano是一款开源文本标注工具，支持命名实体识别、文本分类等任务。在文本分类任务中，用户可创建数据集并导入TextFile、CSV、JSON等多种格式数据。操作流程包括：创建标签、选择标注员（如"小明"）、进行数据标注，最后导出标注结果。该工具为文本标注提供了便捷的解决方案。

本文详细介绍了Ollama本地部署及Qwen2-32B模型安装过程。首先指导用户下载并解压Ollama 0.17.5版本，通过环境变量配置监听地址和端口，解决服务启动参数不兼容问题。随后介绍Windows环境下安装Ollama客户端，下载Qwen2.5-32B模型的方法。最后讲解如何通过Docker部署OpenWebUI界面，包括端口映射调试和常见错误排查。整个流程涵盖Linux/Windows双