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。

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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

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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。

BAAI/BGE-M3 是由北京智源研究院（BAAI）和中国科学技术大学联合开发的开源语义向量模型，专注于多语言、多粒度和多功能检索任务。该模型支持超过100种语言，最大输入长度达8192词符，能够处理句子、段落、篇章及文档等不同粒度的文本。稠密检索：通过特殊标记[CLS]生成单个向量进行语义匹配；稀疏检索：基于词项权重实现类似BM25的关键词检索；多向量检索：利用细粒度交互提升相关性判断精度。

这是我上课的教案，给学生搭建自己的开发环境。共享到这里吧。

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