小tips： 如果你只想尝试使用一下OpenClaw，可以试试Qwen，初次配置的时候，OpenClaw提供了一个免费的授权链接，每天有一点点额度，不花钱。

根据企微3.13号更新发布的最新信息，已实现了OpenClaw插件，编辑和创建智能文档和表格的功能，那么是否能使用OpenClaw给其他同事发送消息呢？流程：企业管理员-->企业ID-->自建应用-->应用Secret--（授权完成）-->OpenClaw编辑后端-->实现功能。交互方式：给OpenClaw发指令，OpenClaw修改自建应用的后端逻辑（调用API），自建应用实现功能（发消息或者其

pycharm导入已安装库标红

在本大型语言模型（LLM）和机器学习教程中，我们解释了如何在Linux Ubuntu上的Raspberry Pi 5上运行Llama 3.2 1B LLMs。我们还制作了一个关于如何在Raspberry Pi 4上运行Llama 3.2模型的教程。Raspberry Pi 5比Raspberry Pi 4快得多，因此我们建议大家使用Raspberry Pi 5。首先，我们将安装Ollama，然后我

在9月25日，Meta发布了LLaMA 3.2模型，其中包括了专为边缘设备设计的1B和3B小参数模型。我选择的是RK3588芯片，使用的是香橙派5plus开发板，配备了16G的运行内存，处理速度非常快。这里需要注意的是，我最初下载错了模型，下载了base版本，导致模型无法正确回复问题。在测试时，我遇到了注意力掩码未设置的问题，这会影响模型对输入内容的理解。此外，我还发现了束搜索的问题，当设置参数为

从结果来看，速度也是相当不错，下载的模型应该是量化的版本，我不确定是多少位的量化，模型的大小是1.3GB，原始模型的大小是2.3GB。前段时间使用香橙派部署了llama3.2-1B的FP16的原始模型，又使用树莓派5部署了ollama去调用llama3.2-1B，发现使用ollama调用的速度很快啊，为了做一个对比测试，我在香橙派也安装了ollama去调用llama3.2-1B。步骤跟树莓派部署一

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