深度学习模型部署是将经过训练的深度学习模型部署到生产环境中，并通过API接口接收客户端请求进行推理的过程。其目的是将深度学习模型从研究阶段转化为实际应用，使其能够为用户提供服务或解决实际问题。

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类用于处理图结构数据的神经网络模型，与传统的神经网络（例如卷积神经网络、循环神经网络等）处理规则数据结构（如图像、时间序列）不同，图神经网络专门处理不规则的图结构数据，如社交网络、知识图谱等。图结构数据是一种由节点和边组成的复杂关系网络，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。与传统的神经网络不同，图神经网络需要考虑节点之间的关

本文介绍了如何在 Windows 系统的 CMD 中使用 Docker 安装 AnythingLLM，并搭建自己的知识库问答大模型

默认的ollama调用的各种大模型，如deepseek 70b模型，每个模型实例只绑定一张 GPU，如果是多卡，其它卡会一直闲置，造成一定浪费。本文档介绍如何通过 systemd 配置文件为 Ollama 服务添加 GPU 和调度相关的环境变量，从而实现多 GPU 的高效利用与负载均衡。

在本教程中，我们将指导您如何使用 Docker 安装 Open-WebUI，并将其与 Ollama 的 DeepSeek 模型集成。这种方法可以简化部署过程，并确保环境的一致性。

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近五年—中国十大科技进展（2018年—2022年）

FLOPs（floating point operations）是指浮点运算次数，通常用来评估一个计算机算法或者模型的计算复杂度。在机器学习中，FLOPs通常用来衡量神经网络的计算复杂度，因为神经网络的计算主要由矩阵乘法和卷积操作组成，而这些操作都可以转化为浮点运算次数的形式进行计算。

通过本文你可以通过售卖vps的流量进行赚钱，不过非常少。而且赚钱少也就罢了，速度还非常慢，可能一两年才能凑够10美元体现。玩一玩还是不错了，毕竟vps大部分时间都是闲置，一点用也没有。