它的请求和响应格式与 OpenAI 的接口不同，更贴近 Ollama 的本地模型调用方式。它的设计目的是为了让开发者能够以 OpenAI 的 API 格式与 Ollama 的模型进行交互。：相比 OpenAI 的格式，Ollama 的原生接口更简洁，适合直接与 Ollama 服务交互。：请求体和响应体的结构是 Ollama 自定义的，与 OpenAI 的格式不兼容。：由于 OpenAI 兼容接口需

本文介绍了如何通过Docker部署和运行vLLM（vLLM-OpenAI）镜像，以及如何通过pip安装vLLM并启动服务。首先，从Docker Hub拉取vLLM镜像，并使用特定命令启动容器，确保容器可以访问主机的共享内存。接着，通过pip安装vLLM，并确保CUDA版本为12.4。最后，启动vLLM服务并调用接口进行模型推理，示例中使用了“RolmOCR”模型，并通过OpenAI客户端进行交互，

使用python的docx包，解析docx文档。

访问，下载对应系统 Ollama 客户端。对于linux系统，

看到上述信息标识容器正常启动，在浏览器输入http:ip:port可以使用dify服务。执行up -d之后，在线下载镜像和启动容器。dify容器化部署参考官方文档，比较便捷。

在反向传播计算时，梯度的计算是累加，但是每个batch处理时不需要和其它batch混合起来累加计算，所以对每个batch调用zero_grad将参数梯度置0。#如果不是每个batch清理依次梯度，而是两次或者多次清理，相当于提高了batch批次大小。optimizer.step()#更新参数，梯度被反向计算之后，调用函数进行所有参数更新。optimizer.zero_grad() ，用于将模型的参

文章介绍了在qwen3发布后，旧版ollama不再支持，需要升级的两种方法。第一种方法是通过下载新镜像并启动新容器，同时使用旧的模型文件进行映射。具体步骤包括停止并移除当前容器，然后使用docker run命令启动新容器，并指定GPU、数据卷和端口等参数。第二种方法是替换ollama的二进制文件，从新部署的容器中获取二进制文件，并拷贝到目标容器中，最后重启容器完成更新。这两种方法均能有效实现oll

访问，下载对应系统 Ollama 客户端。对于linux系统，

在反向传播计算时，梯度的计算是累加，但是每个batch处理时不需要和其它batch混合起来累加计算，所以对每个batch调用zero_grad将参数梯度置0。#如果不是每个batch清理依次梯度，而是两次或者多次清理，相当于提高了batch批次大小。optimizer.step()#更新参数，梯度被反向计算之后，调用函数进行所有参数更新。optimizer.zero_grad() ，用于将模型的参

markdown格式的数据可以存入大模型的知识库中，使用大模型进行excel表格内容的检索温度。3.查找标题部分，有些标题包含合并单元格，将其进行拆解；拆解后转为markdown格式；4.处理body部分，从标题往下，转markdown结构。2.有些表格开头是表格内容描述，将其查找出来；1.通过pandas读取excel文件；