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AI大模型应用开发萌新的总结——从重启电脑关闭环境后到运行streamlit run .py之前到底要干些什么
本文总结了AI大模型开发中虚拟环境管理的核心要点。针对WSL环境下Python包安装受限问题,提出虚拟环境解决方案,详细列出重启后的操作流程:检查ollama服务状态→启动ollama→激活虚拟环境→运行streamlit应用。文中特别强调虚拟环境对企业级开发的重要性,并提供环境内外操作对比图示。最后附上修正后的聊天机器人代码,解决常见端口、变量名等错误问题,确保多轮对话功能正常运行。

WSL2,linux系统启动deepseek的绝望时刻
本文记录了在WSL2上安装Ollama大模型的血泪史。作者首先在Windows上顺利安装,但在切换到WSL2时遇到环境隔离问题,模型需要重新下载。随后因强制终止进程导致文件损坏,不得不反复重装。最终通过彻底清理环境、完整下载模型解决问题。总结出四点经验:WSL2与Windows环境隔离、不要中途打断进程、保证完整运行、服务会自动拉起。虽然1.5B模型效果有限,但为后续大模型开发奠定了基础。文章为W
python后端,重写项目的 “虚拟环境 + FastAPI依赖”安装
本文介绍了使用Python虚拟环境搭建FastAPI项目的完整流程。首先创建并激活虚拟环境,然后安装FastAPI和Uvicorn等核心依赖。提供了导出依赖清单(pip freeze)和复用安装(pip install -r)的实用技巧,以及启动FastAPI服务(uvicorn)和退出虚拟环境的命令。这些步骤确保了项目依赖的隔离性和可移植性,是Python Web开发的标准化实践。
到底了







