向量化用户输入的问题并生成查询文本的数学向量，比较查询向量与知识库内对应的文本向量间的距离，寻找相邻的分段内容。

智能体的

本文介绍了使用Docker部署Qwen3MOE大模型并测试性能的过程。由于CPU不支持AVX512指令集，改用AVX2版本的ktransformers镜像。通过Docker容器运行模型，详细说明了启动命令和参数配置，包括模型路径、优化配置等。重点测试了模型响应性能，结果显示预填充阶段速度为58.34 tokens/s，解码阶段为19.09 tokens/s，揭示了模型在不同处理阶段的性能特征，为优

解决LLM项目CUDA库缺失报错的简明指南 当运行llm-guard项目时遇到libcudnn.so.9、libcusparseLt.so.0等动态链接库缺失问题，可按以下步骤解决： 全局库处理（如libcudnn.so.9） 使用find命令定位库文件路径 创建软链接到/usr/local/lib 更新/etc/profile设置全局环境变量 Conda环境库处理（如libcusparseLt.

本文展示了如何使用Python的requests库与一个本地API进行交互。首先，配置了API的URL和认证密钥，并设置了请求头，包括授权信息和内容类型。请求体包含输入文本和响应模式等参数。通过requests.post方法发送请求，并设置了超时时间。如果响应状态码为200，且返回的数据状态为“succeeded”，则解析并打印输出数据。此过程展示了如何通过API进行数据交互并处理响应结果。

第一句是关于春节，中国家庭做饺子，长辈讲关于年兽的故事。这里要注意“make dumplings”翻译成“包饺子”比较合适，而“Nian”是年兽，应该音译为“年兽”或者“年兽”，但通常用“年兽”更常见。model="/home/xugq/qwen3-1.7b/",# 使用模型路径，如通过--served-model-name指定名称需与 vLLM 服务启动时指定的名称一致。：指定使用的推理解析器，

该报错说明KV缓存所需的内存超过了可用的显存，KV缓存的计算涉及模型层数、序列长度和批次大小等因素，模型默认设置的max_seq_len是40960，这大大超过了服务器的负载上限，应该降低通过调整–max_model_len参数以减少KV缓存需求。接口必须确认实际加载的模型名称，避免因名称不匹配导致404错误。适用场景：非对话式文本生成（如问答、续写）适用场景：多轮对话（如聊天机器人）

LLM Guard敏感词过滤系统实现分析 Ban Substrings Scanner采用两种匹配方式： STR模式：简单字符串包含检查 WORD模式：正则表达式单词边界匹配 支持大小写敏感配置和敏感词替换功能 Ban Topics Scanner基于零样本分类技术： 使用预训练Transformer模型（如RoBERTa）进行主题分类 通过概率分数与人工设定阈值比较判断敏感内容 支持替换为中文模

进入根目录和management/server/中执行。原因是宿主机和容器映射端口都被改成了6333。在已激活的 conda 环境中。

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