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【Ollama大模型部署】Ollama拉取模型代理错误。ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:0.8

这篇文章记录了(base) root@kelabserver1:~# ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:0.8Bpulling manifest Error: pull model manifest: Get "https://registry.ollama.ai/v2/huihui_ai/qwen3.5-abliterated/manifests

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#语言模型#linux
nginx: [emerg] the “ssl“ parameter requires ngx_http_ssl_module in /usr/local/nginx/conf/nginx.conf:

遇到的错误 nginx: [emerg] the "ssl" parameter requires ngx_http_ssl_module表明Nginx在,因此无法处理HTTPS配置。

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#nginx#ssl#http
Prometheus + Grafana 搭建应用监控体系

本文介绍了使用Prometheus+Grafana搭建应用监控体系的实践过程。首先在Spring Boot应用中集成监控采集能力,通过Micrometer暴露指标数据;然后利用Docker Compose部署监控平台,配置Prometheus抓取应用指标;最后在Grafana中实现数据可视化展示。该监控体系为后续JMeter压测营销系统抽奖接口提供了性能观测基础,同时建立了可持续的系统稳定性保障机

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#prometheus#grafana#eureka +2
【JUC】多线程中如何进行异常处理?

Thead确实提供了一个setUncaughtExceptionHandler方法,我们只需要将自定义未捕获异常处理器作为参数传入进入就可以了。@OverrideSystem.out.println("线程名:" + Thread.currentThread().getName());//发生异常try {@OverrideSystem.out.println("捕获线程抛出的异常:" + e.g

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#java#开发语言
【Spring】事务注解失效与传播机制

摘要:Spring事务注解@Transactional的失效场景与传播机制解析。文章详细介绍了事务注解的关键参数(隔离级别、传播行为等),重点分析了REQUIRED、REQUIRES_NEW、NESTED等7种传播行为的特点与使用场景。同时列举了事务失效的常见原因,如访问权限限制、自调用问题、异常处理不当等,并提供了解决方案。最后对比了声明式与编程式事务的适用场景,帮助开发者正确使用Spring事

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#spring#java#后端
EM-Agent:基于 COZE AI Agent 的含能分子分析应用。(FRP内网穿透实现)

本文介绍了基于Agent的含能分子预测分析应用的开发过程。项目采用Coze平台集成MCP服务,初期尝试SSE部署失败后改用API方式实现稳定调用。为解决Coze平台HTTPS访问需求,使用FRP内网穿透技术,配置服务器端和客户端参数,并通过Nginx反向代理实现标准端口访问。关键技术包括服务兼容性保障、TLS加密安全传输、端口规划及Nginx负载分发。最终实现了用户在线驱动下的分子性质预测、图像生

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#人工智能#学习#linux +2
【大模型微调】基于 Llama3-8B 的 LoRA 微调专有领域QA 问答对生成模型

本文介绍了在单张RTX4090显卡上使用QLoRA方法微调Llama3-8B模型的技术方案。通过4-bit量化和LoRA适配,解决了24GB显存限制问题,实现了高效的化学含能QA问答对生成。文章详细说明了模型下载、数据集准备、LoRA参数配置等关键步骤,并提供了完整的训练代码框架。该方法可扩展到其他专业领域,通过替换数据集快速构建垂直领域的智能问答系统,为知识库构建和模型训练提供了实用解决方案。

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#语言模型#python
【Ollama大模型部署】Ollama拉取模型代理错误。ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:0.8

这篇文章记录了(base) root@kelabserver1:~# ollama pull huihui_ai/qwen3.5-abliterated:0.8Bpulling manifest Error: pull model manifest: Get "https://registry.ollama.ai/v2/huihui_ai/qwen3.5-abliterated/manifests

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#语言模型#linux
Prometheus + Grafana 搭建应用监控体系

本文介绍了使用Prometheus+Grafana搭建应用监控体系的实践过程。首先在Spring Boot应用中集成监控采集能力,通过Micrometer暴露指标数据;然后利用Docker Compose部署监控平台,配置Prometheus抓取应用指标;最后在Grafana中实现数据可视化展示。该监控体系为后续JMeter压测营销系统抽奖接口提供了性能观测基础,同时建立了可持续的系统稳定性保障机

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#prometheus#grafana#eureka +2
【大模型微调】基于 Llama3-8B 的 LoRA 微调专有领域QA 问答对生成模型

本文介绍了在单张RTX4090显卡上使用QLoRA方法微调Llama3-8B模型的技术方案。通过4-bit量化和LoRA适配,解决了24GB显存限制问题,实现了高效的化学含能QA问答对生成。文章详细说明了模型下载、数据集准备、LoRA参数配置等关键步骤,并提供了完整的训练代码框架。该方法可扩展到其他专业领域,通过替换数据集快速构建垂直领域的智能问答系统,为知识库构建和模型训练提供了实用解决方案。

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#语言模型#python
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