这是一个非常好的问题，也是很多初学者会有的困惑。可以把你的问题想象成：“现在有了先进的汽车制造厂，还有必要学习发动机原理、机械设计和材料科学吗？大模型（如GPT、LLaMA、Qwen等）是建立在和这些基础之上的最高层应用。它们是这些基础学科的集大成者。

这是一个非常好的问题，也是很多初学者会有的困惑。可以把你的问题想象成：“现在有了先进的汽车制造厂，还有必要学习发动机原理、机械设计和材料科学吗？大模型（如GPT、LLaMA、Qwen等）是建立在和这些基础之上的最高层应用。它们是这些基础学科的集大成者。

2、监听器中的缓存list和并行工具类中的size，一个是缓存一次性存多少，一个是每个线程插入的数量，这两个参数的改变会影响全局的速度，网上有一些说批量插入速度最快为20，我测试了发现也不是，网上很多文章也不是很准确，有兴趣的小伙伴可以自行去调整这两个参数，不同的场景，不同服务器每个人最合适的参数应该是不一样的。但是这样又带来了一个问题，使用了多线程，导致生成的id会重复，所以在多线程下，需要手动

要让大模型的回复更加精准，关键在于优化提示词（Prompt）的设计，同时需要结合具体任务选择合适的模型类型（推理大模型 vs. 通用大模型）。通过结合精准的提示词设计和针对性的模型选择，可以显著提升大模型输出的准确性和可靠性。

• 版本检查：确认Dify和Ollama均为最新版本，避免已知兼容性问题。• 若Dify通过Docker部署，需使用宿主机IP（如。• 模型名称匹配：确保Dify中填写的模型名称（如。• 检查Docker容器是否在同一网络，或通过。• 模型兼容性：部分模型可能需要额外参数（如。），需参考Ollama文档调整Dify配置。）与Ollama已下载的模型完全一致。• 验证模型是否下载成功（如。若未下载模

兼顾安全性与便捷性。具体命令参数需根据实际服务器 IP 和端口调整。浏览器访问宿主机 IP + 7860 端口。• 通过 Nginx 反向代理实现负载均衡。文件，需按日志指引下载并放置到指定路径；• 检查服务器安全组/防火墙是否放行。• 非 root 用户运行时添加。：需确保服务器防火墙开放了。

• 版本检查：确认Dify和Ollama均为最新版本，避免已知兼容性问题。• 若Dify通过Docker部署，需使用宿主机IP（如。• 模型名称匹配：确保Dify中填写的模型名称（如。• 检查Docker容器是否在同一网络，或通过。• 模型兼容性：部分模型可能需要额外参数（如。），需参考Ollama文档调整Dify配置。）与Ollama已下载的模型完全一致。• 验证模型是否下载成功（如。若未下载模

学习数据分析过程中的一些小实例，一方面加深我对代码的理解，另一方面希望对在看的您有一点小帮助。import requestsfrom plotly.graph_objs import Barfrom plotly import offline# 执行API调用并存储响应url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:pyth

以下文件是大模型（如Hugging Face发布的模型）的核心组成部分，各自承担不同的功能。

Java开发仍然有市场，但AI大模型才是未来。如果你还在犹豫，不妨想想：3年后，Java CRUD开发是否会被AI取代？5年后，你的薪资还能涨吗？风口来了，不把握就没了！现在正是入局AI大模型的黄金期，与其在红海市场挣扎，不如主动拥抱新技术，实现职业跃迁！PS：如果你对转型AI大模型感兴趣，可以关注我的CSDN博客，后续会分享更多实战经验和学习资料！准备做一个免费入门教程，但是要看我精力够不够。（