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本文介绍了如何在Linux系统中利用Ollama部署大模型。首先，强调了使用GPU进行大模型训练和推理的优势，包括缩短训练时间、提高推理速度和降低功耗成本。接着，解释了CUDA在加速GPU和CPU协同计算中的作用。部署过程包括创建Conda虚拟环境、安装PyTorch和Ollama，并通过Docker部署Open WebUI。文章还提供了Ollama的常用命令和如何将模型部署为API的示例代码。最

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pytesseract是基于Python的OCR工具， 底层使用的是Google的Tesseract-OCR引擎，支持识别图片中的文字，支持jpeg, png, gif, bmp, tiff等图片格式。recognition，光学字符识别）是一种将图像中的手写字或者印刷文本转换为机器编码文本的技术。通过数字方式存储文本数据更容易保存和编辑，可以存储大量数据，比如1G的硬盘可以存储数百万本书。OCR

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