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摘要：尝试部署AI时遇到重重困难，耗时2天仍未成功。按照教程下载了Docker、Ollama及相关模型，但配置过程中接连出现问题：先是Docker镜像源错误，调整后又遇到模型配置报错。尽管查阅了官方文档尝试修改内存配置，最终仍未能解决。整个调试过程耗费大量心力，反映出AI部署对新手的技术门槛较高。

参考文献：https://www.jianshu.com/p/67137451b67fNCI-1、NCI-109和MUTAG是关于化学分子和化合物的数据集，原子代表结点，化学键代表边。NCI-1和NCI-109数据集分别包含4100和4127个化合物，labels是判断化合物是否有阻碍癌细胞增长得性质。MUTAG数据集包含188个硝基化合物，labels是判断化合物是芳香族还是杂芳族。作者：V..

2015年的文章，已经用python实现，必应搜索networkx.simialrity.py图形编辑距离是一种容错匹配技术，可用于解决模式识别，机器学习和数据挖掘中的不同任务的强大而灵活的图形匹配范例；它表示通过插入，删除和替换顶点和/或边线将一个图形转换为另一个图形的最低成本顺序。精确图形编辑距离计算的一种广泛使用的方法是基于A算法。为了克服遍历要存储的待解决方案的搜索树时遇到的高内存负...