在大语言模型（LLM）应用开发中，高效的推理框架至关重要。vLLM作为一款专为LLM优化的开源推理引擎，通过创新的技术可实现高达30倍的吞吐量提升。本文将手把手教你完成vLLM的完整安装流程，助你快速开启高效推理之旅！

本文介绍了使用Dify平台快速开发AI旅行助手应用的完整流程：从Docker部署Dify平台（解决国内网络问题）→初始化配置AI模型→创建智能旅行助手Agent→Postman接口测试→最终集成到Python Streamlit Web应用中。通过Dify的LLM开发平台，无需深厚AI背景即可高效构建智能应用，将开发效率提升10倍以上。教程包含详细步骤和代码示例，适合对AI应用开发感兴趣的开发者快

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对Ollama变量的一些简单的理解。

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在使用Ollama进行大模型开发时，模型备份与迁移是开发者常遇到的需求。本文将介绍无需下载重复下载模型的备份恢复方案，并提供Windows/Linux双平台自动化脚本实现一键操作。#模型导出路径（备份的模型会放到这）#模型恢复路径（需要的模型会放到这，然后脚本识别一件恢复）#模型保存的路径#模型文件路径。

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