摘要：学生在实验环境中遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'langchain.chains'"错误，起初依赖AI助手未能解决。最终通过查阅官方文档发现，新版本langchain_classic的正确导入方式应为from langchain_classic.chains import LLMChain等。经验教训：遇到问题应优先查阅官

vLLM 作为高性能推理运行时，将原始 GPU 容量转换为优化的服务层。创新解决的问题效果静态 KV cache 分配导致内存碎片化和 GPU 利用率差引入 KV cache 的虚拟内存抽象传统静态批处理导致 GPU 利用率不足动态合并新请求到已运行的执行图OpenStack 已经从传统的云计算平台演变为支撑 AI 工作负载的全功能开放基础设施。

vLLM 作为高性能推理运行时，将原始 GPU 容量转换为优化的服务层。创新解决的问题效果静态 KV cache 分配导致内存碎片化和 GPU 利用率差引入 KV cache 的虚拟内存抽象传统静态批处理导致 GPU 利用率不足动态合并新请求到已运行的执行图OpenStack 已经从传统的云计算平台演变为支撑 AI 工作负载的全功能开放基础设施。

摘要：学生在实验环境中遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'langchain.chains'"错误，起初依赖AI助手未能解决。最终通过查阅官方文档发现，新版本langchain_classic的正确导入方式应为from langchain_classic.chains import LLMChain等。经验教训：遇到问题应优先查阅官

新东西太多了，又要学习Moltbot 了。

当你让 OpenClaw 执行浏览器操作时，必须指定 profile，否则默认走 openclaw 或 chrome 模式。在 OpenClaw 的 Agent / Skill / 对话中使用这个 profile。点击、输入、上传文件、滚动、截图、执行 JS 等等，全都能做。在 OpenClaw 里添加 remote profile。先确保 Chrome 已正确启动（调试端口开启）基本上配置好 r

新东西太多了，又要学习Moltbot 了。

为培训课程准备的Ollama安装脚本说明：创建一个完整的Ollama安装脚本，基于官方文档并集成到现有的用户环境中。$(EOF。

点击主界面左下方的“设置”，弹出“设置”窗口，在“模型”选项卡中选择模型类型，因为安装模型的提供方选择“OLLAMA API”，Chatbox能检测到通过OLLAMA 运行起来的模型，选择对话的模型，比如装的是“deepseek-1:1.5b”，点击“保存”按钮保存设置。（3）通过Ollama官网下载DeepSeek-R1模型，首先到Ollama官网确认一下需要下载的DeepSeek模型类型，ht

本文介绍了一个用于设置AI开发环境的Bash脚本。该脚本主要功能包括： 将APT源设置为阿里云镜像 安装Python、Git等基础开发工具 安装Miniconda并配置阿里云源 检查Ollama安装状态 批量创建5个用户(user1-user5) 为每个用户配置独立的Conda环境 生成环境启动脚本 安装常用Python包 脚本使用颜色区分不同级别的日志信息，包含错误检查和自动备份功能。用户可通过