本文介绍如何利用vLLM推理引擎在多GPU环境下高效部署secGpt14b大语言模型。从tmux会话管理、GPU指定到关键参数解析，详细说明了--tensor-parallel-size、--max-model-len、--gpu-memory-utilization等参数的优化设置，并提供了REST API调用示例。文章还包含性能调优建议和常见问题解答，帮助开发者快速构建高性能的大模型推理服务。

通过Docker部署n8n和crawl4ai可以快速搭建自动化工作流环境。本文详细介绍了部署步骤和注意事项，希望对大家有所帮助。后续可以根据实际需求进行更多的自定义配置和优化。

本文详细介绍了如何在Docker环境中快速部署Ollama和Open-WebUI，并提供了解决常见问题的指南。首先，通过Docker命令启动Ollama，确保其具备GPU加速功能，并持久化数据存储。接着，部署Open-WebUI，配置端口映射和自动重启功能。文章还展示了如何在Ollama容器中调用模型，并针对忘记密码和模型版本不兼容等常见问题提供了解决方案。最后，建议保持镜像更新、使用持久化数据卷

在开发 Flutter 应用时，自定义应用图标是不可或缺的一部分。本文将详细介绍如何生成和替换 Flutter 应用的图标。

通过这篇文章和视频演示，您将学会如何使用 Llama 3.2-vision 多模态模型进行视频目标检测，同时掌握如何利用 Python 和 FastAPI 框架快速实现此功能。这项技术不仅能应用于视频分析，还能为实际生活中的目标识别提供帮助，特别是在寻找丢失宠物等场景中具有很大潜力。

在本文中，我们将介绍如何使用 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测水位数据。我们将使用 Python 中的一些流行库，如 NumPy、Pandas 和 Keras。首先，我们将加载数据，然后预处理它以进行适当的训练。接着，我们将构建 LSTM 模型，并对其进行训练。最后，我们将使用训练好的模型进行预测，并将结果可视化。

将 SELinux 设置为 Permissive 模式会降低设备的安全性，因此请在确保安全的环境下进行操作。在使用 ADB 进行开发和调试时，经常会遇到由于 Android 系统安全策略（SELinux）引起的权限问题，尤其是在执行某些操作时，可能会遇到类似。在 SELinux 设置为 Permissive 模式后，再次执行出现问题的命令，查看问题是否得到解决。但需要注意的是，这样的操作应仅限于调

随着人工智能技术的发展，Agent（代理）的概念在这个领域中变得愈发重要。在人工智能的应用中，Agent可以是一个系统、软件或机器人，能够执行特定的任务，理解上下文，并做出相应的决策。一个引人注目的例子是面向法律领域的虚拟助手。让我们深入了解一下，通过一个简单示例展示法律虚拟助手的工作原理。

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