bat文件用 ansi编码。

通过LM studio可以方便的使用各种模型，使用LM提供的chat界面或者是使用python代码。

在LM Studio下载gemma-2b。

RTX2080ti 11G显卡，模型7b速度挺快，试试14B也不错。打算自己写个移动宽带的IPTV播放器，不知道怎么下手，就先问他了。7B显存使用5.6G，11B显存刚好够，出文字速度差不多。

训练时：imgsz=320导出 ONNX 时：model.export(…, imgsz=320) （导出时也要指定 320，否则模型结构可能不匹配）C++ 推理时：const int INPUT_WIDTH = 320;（你正在修改的部分）要注意yolo的版本，yolo5和yolov5su不一样，yolov5su.pt 是 YOLOv5 的 “Ultralytics” 更新版，它的内核架构其实已

uvicorn使用supervisor部署。app@app:~/report$ ls /etc/supervisorconf.dsupervisord.confapp@app:~/report$ ls /etc/supervisor/conf.duvicorn-pz.confapp@app:~/report$uvicorn-pz.conf使用ls做软连接，文件放在django项目文件夹。譬如： s

注意C:\Users\yusp7.openclaw\agents\main\agent\models.json，要与config\models\provider里一致，内容不能有。llama.cpp兼容openapi接口，自然可以作为openclaw的后端。反复修改，总是不能得到正确的model状态。添加自定义provider同前：为ope。但是，为什么返回的对话不对？

如果是ollama在其他电脑上，需要将它export到网络，而且需要添加跨域变量。未识别时，Ctx上下文没有192K，也没有模型别名如gpt-oss-20b。在本地电脑已启用ollama，跑的模型是gpt-oss 20b量化版。左下角切换到raw模式，先拷贝原来的json内容后，再修改。ollama参数如baseUrl地址按实际修改。当前openclaw版本是2016.1.29。需要测试ollam

打算做一个二氧化碳检测，买的传感器是非分散红外吸收法（NDIR）。硬件，esp-32S v1.1，是一个nodemcu。软件系统，micropython2、wifi连接3、web服务使用7zip压缩css,js文件，文件尺寸缩小明显。注意send_filed选项 compressed，microdot会自动生成正确的header.4、MQTTClient类wifi未能成功取得IP时，使用umqtt

如果是ollama在其他电脑上，需要将它export到网络，而且需要添加跨域变量。未识别时，Ctx上下文没有192K，也没有模型别名如gpt-oss-20b。在本地电脑已启用ollama，跑的模型是gpt-oss 20b量化版。左下角切换到raw模式，先拷贝原来的json内容后，再修改。ollama参数如baseUrl地址按实际修改。当前openclaw版本是2016.1.29。需要测试ollam