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操作系统采用源码部署openwebui

问题分析,OpenWebUI 需要的 Node.js 版本是 >=18.13.0 <=22.x.x,而你当前的 Node.js 版本是 v12.22.9,不满足要求。而我这边 npm 版本是 8.5.1,虽然满足要求,但 Node.js 版本过低导致整个安装失败。没报apt_pkg模块不存在错误后,出现新的问题,没找到openwebui,这时候我们pip list |grep open-webui

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#pip#阿里云#docker +1
Dify+MCP实现告警报告生成

摘要:该日志处理系统包含多个功能节点,主要实现时间关键词提取(支持中英文数字转换)、告警数据统计(总告警数、恢复率、级别分布等)、主机/标签分析(限制30条)以及HTML报告自动生成。系统通过正则表达式处理输入,使用Google Chart.js生成可视化图表(饼图/折线图/柱状图),最终输出包含六大分析模块的专业报告:数据概览、每日趋势、告警级别、主机分布、标签分布及优化建议。各节点间通过JSO

#javascript#网络#开发语言
AnythingLLM接入硅基流动的API

访问 SiliconFlow 官网:https://cloud.siliconflow.cn/i/24s1PqPc。配置相关内容,Base URL选择硅基流动的URL地址,APIKEY申请一下,模型名根据你选定的模型填写。下载安装AnythingLLM,登录进来,点击设置,选择LLM提供商。回到我们硅基流动官网,发现我们token值发生了变化,说明调用成功。添加成功后,在工作区聊天设置这边选择刚刚

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#前端
【程序员必备小技巧】vscode接入deepseek大模型

到这一步模型都以及部署完成了。接下来我们进行运行测试,由于我选择的是本地部署的AI,所以有点吃GPU,这点根据自己选择变更。工具选择完后,选择ollama里面的模型,这边简易选择Autodetect,自动匹配工具里的模型。当然也可以自己选择。点击进去后在输入框的左下角我们选择自己所需要的模型,我这边选择的是本地部署的ollama模型,实现全面离线化。根据自己的需求选择不同的插件,我这边选择的是Co

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#前端框架#vscode#visual studio
deepseek离线本地化部署

下载完成后,双击安装包文件,按照安装向导的提示进行安装。默认安装路径为 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Ollama,如果需要更改安装路径,可以在安装过程中选择自定义安装目录。安装完成后,按下 Win+R 键,输入 CMD 并回车,打开命令提示符。在命令提示符中输入 ollama -v,如果显示 Ollama 的版本号(如 0.5.7),则说明安装成功。

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#windows#前端#python
【小妙招】WPS接入deepseek大模型,10min速成

访问OfficeAI插件下载地址:https://www.office-ai.cn/,下载插件(目前只支持windows系统)。安装插件:下载完成后,双击安装文件,按照提示完成安装。在安装过程的弹窗中,确保已勾选需要的所有功能,如“文生图”功能。打开DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/。登录账号:点击右上角的“API开放平台”,登录账号(如果没有账号,先注册一个

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#前端
【程序员必备小技巧】vscode接入deepseek大模型

到这一步模型都以及部署完成了。接下来我们进行运行测试,由于我选择的是本地部署的AI,所以有点吃GPU,这点根据自己选择变更。工具选择完后,选择ollama里面的模型,这边简易选择Autodetect,自动匹配工具里的模型。当然也可以自己选择。点击进去后在输入框的左下角我们选择自己所需要的模型,我这边选择的是本地部署的ollama模型,实现全面离线化。根据自己的需求选择不同的插件,我这边选择的是Co

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#前端框架#vscode#visual studio
【小妙招】WPS接入deepseek大模型,10min速成

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#前端
【程序员必备小技巧】vscode接入deepseek大模型

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#前端框架#vscode#visual studio
【小妙招】WPS接入deepseek大模型,10min速成

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