经过测试，在使用Spring AI 1.x中，很多参数不支持传递，Spring AI 2.x中虽然重构了，但是对于SpringBoot版本兼容性不是很好（必须使用 Spring Boot 4.x）

【代码】ollama训练自定义模型。

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点击存储或者完成以后，会显示设置界面和虚拟机开始界面。这时候我可以调节一下处理器、内存、硬盘的配置。相当于配个电脑指定配置。可以根据自己电脑的配置加以调整。一般如果是要经常使用，用来开发，或者运行一些相对大些的程序的话，可以把cpt和内存设置成8+8，但是不要超过本机配置，这个因人而异。当然你也可以后续在虚拟机关闭的情况下，去随时调整这个配置。

CVAT支持矩形、多边形、视频插值的数据标注平台，支持团队协作、复杂项目、视频标注等，可导出YOLO格式。

注意：volumes可根据实际情况映射到宿主机，ports主机外的端口映射可根据实际情况映射注意：配置文件修改后需要重启容器/热重启也行。

【代码】Docker compose部署Ollama使用模型。

解决：安装兼容NumPy版本的OpenCV。解决：降级NumPy版本。

核心功能高性能推理：使用 onnxruntime 引擎，支持 GPU (CUDA)、CPU 加速，相比原生模型推理更轻量。异步回调系统：识别结果通过 ThreadPoolExecutor 异步推送，检测主流程不会因处理逻辑（如写入数据库、发送邮件）而产生卡顿。动态任务管理：支持在程序运行期间动态地 增加 或 删除 检测源，无需重启程序。自动重连机制：针对网络摄像头等不稳定源，内置了自动断线重连逻辑

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