本文记录了作者尝试在本地和服务器部署Qwen3.5系列模型的经历。首先通过transformers在Windows本地成功运行了0.8B版本，但速度较慢；随后尝试在服务器使用vllm和SGLang部署2B版本均告失败，原因是工具版本不兼容。最终只能回退到transformers方案，发现即使去掉continuous-batching参数后性能仍不理想。作者总结指出，当前阶段只能勉强使用transf

由于各种需要，现在需要统一将一些代码提交搞github，于是有了在VSCode下使用github的需求。之前只是简单的使用git clone，代码提交这些用的是其他源代码工具，于是得学习实操下，并做一记录以备后用。

文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言最近接触到了NL2SQL，有个相对比较适合自己的开源项目，就说看下。忽然发现自己电脑都没安装个数据库。那就安装一个吧，自从有了docker，能docker安装，那就不直接安装到电脑上了，环境会很乱，而且不如docker方便管理于是，开启了docker部署sqlserver之旅~一、基础概念docker：轻量级

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大模型应用相关涉及了一系列上下游过程，如算力GPU、模型训练、微调、大模型应用开发等。相关工具使用过程，有一些点就逐步记录下来，以备后续回看。

MCPHub是一款开源的MCP服务聚合平台，能将各类MCP服务（包括stdio、SSE、StreamableHTTP等）统一转换为SSE接口。它支持docker快速部署，提供分组管理、智能路由、日志追踪等功能，解决了MCP服务类型繁杂、安装困难的问题。通过内置的向量库和大模型，还能实现工具的智能匹配调用。该项目已在GitHub开源，为开发者提供了一种简化MCP集成的解决方案，大幅提升了AI应用开发

随着AI大模型的应用越来越广泛，模型应用部署的需求也越来越多，包括huggingface、ModelScope（又叫魔塔）都提供了相关的应用部署服务，这些服务以简单实用的功能，获得了很多用户的欢迎。本文在此就介绍下国内ModelScope创空间的使用。一、ModelScope是什么？ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品

摘要： 本文深入探讨了MCP（模型上下文协议）的实际应用，重点解决了如何连接sse格式的MCPServer和使用Python连接多个MCPServer的问题。文章从MCP的基本概念入手，解释了Host、Client、Server三个核心组件的关系，并通过代码示例详细演示了如何创建SSE服务器、连接单个和多个MCPServer。对于多个MCPServer的场景，作者提出了将Client类拆分为Hos

本文介绍了AI编程工具ClaudeCode的安装和使用方法。ClaudeCode基于Anthropic公司的Claude大模型，采用命令行交互方式，具有优异的上下文记忆能力。文章详细说明了通过Node.js安装步骤，并推荐使用AnyRouter平台获取免费API密钥和代理地址。重点讲解了hooks功能的应用，如设置任务完成通知提醒，可显著提升开发效率。该工具为开发者提供了全新的AI编程体验，后续还

就是今天，做了一个功能，在一个弹出页面操作几个表的数据，形成一个临时DataTable，然后将它转换为XML，然后再return到父级页面父级页面，再将XML解析成DataTable再进行相关操作。      恶心随之而来，再讲XML转换为DataTable的时候，总是报错“根级别上的数据无效。 第 1 行,位置 1"，但是调试将xmlData参数直接写的时候，不出错！