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【代码】python安装requests库及简单使用。

本文介绍了在CentOS7系统上配置基础环境并安装Ollama的完整流程。首先通过更换阿里云镜像源优化yum配置,安装wget、vim等工具;然后安装Python3、Docker等必要环境;最后重点说明Ollama的安装步骤,包括下载对应架构的安装包、解压到指定目录、解决可能出现的GLIBCXX版本不兼容问题。文中提供了详细的命令操作指南,并附有安装过程中的注意事项和常见问题解决方案。

本文介绍了DeepSeek API的申请和使用流程。首先通过官网申请API密钥,然后查看API文档了解接口参数。文章提供了三种调用方式:curl命令行、Python脚本和Node.js代码示例,帮助开发者快速接入DeepSeek人工智能服务。所有操作均配有详细截图说明,包括API申请页面、文档界面和调用演示。

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如果你没有设置 -m 选项,Git 会尝试为你打开一个编辑器以填写提交信息。以上输出说明我们在最近一次提交之后,没有做任何改动,是一个"working directory clean:干净的工作目录"。使用 git add 命令将想要快照的内容写入缓存区, 而执行 git commit 将缓存区内容添加到仓库中。如果你觉得 琐,Git 也允许你用 -a 选项跳过这一步(git add 提交缓存的流

调试时,Launching app (Waiting for all target devices to come online)无限等待,直到超时。

本文详细介绍了在openEuler 24.03 LTS SP2系统上安装Ollama和Open-WebUI的完整流程。主要内容包括:环境准备(系统更新和依赖安装)、Ollama的下载安装与模型拉取、Open-WebUI的pip安装配置、以及将两者设置为系统服务的详细步骤。文章还提供了Docker环境的安装配置方法,并针对常见问题给出了解决方案,如网络问题、权限设置等。通过本文指导,用户可以在ope

本文介绍了在Windows Server 2022数据中心版系统上完成DeepSeek模型和Docker的离线部署过程,主要包括:1)通过Ollama工具离线安装DeepSeek-r1 14B大语言模型;2)配置Windows系统功能并完成Docker的定制化安装(指定安装路径);3)下载配置RagFlow知识库系统。整个方案实现了AI模型在内网环境的完整迁移,为企业敏感数据提供了安全的本地化处理

无法下载classpath 'com.novoda:bintray-release:0.3.4以来。
