摘要：本文详细介绍了在NVIDIA DGX Spark服务器（ARM64架构）上部署Kubernetes集群的全过程，重点解决四大技术难题：1）ARM64架构适配问题，2）Grace Blackwell GB10芯片的CDI配置，3）DGX OS驱动兼容性问题，4）国内网络环境下的镜像拉取问题。通过优化containerd配置、使用Helm国内源部署Cilium网络插件，以及关键性地禁用GPU O

本文提供了LangChain与Ollama集成的完整环境配置指南，包含Python虚拟环境创建、依赖安装(Ollama相关组件)、Ollama服务部署(含模型下载)等步骤。重点演示了三个基础使用场景：通过ChatOllama实现简单对话交互、利用提示模板生成烹饪指导、以及构建多轮对话系统。示例代码展示了如何初始化模型、设计提示模板并处理响应，其中红烧肉案例详细解析了思考过程和烹饪步骤，体现了模型的

DevOps这个词，其实就是elopment和erations的组合词组合。它的英文发音是/de'vɒps/，类似于"迪沃普斯"是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的或。通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。

v0开发平台摘要 v0是一个AI驱动的快速开发平台，可将设计描述快速转化为可部署产品。核心功能包括： 🚀 分钟级原型开发 🎨 实时预览与迭代优化 📱 自动响应式设计 ⚡ 一键Vercel部署 典型案例展示了如何分四步复刻ModelScope网站： 基础需求描述 样式数据细化 截图辅助精准还原 部署测试 平台支持： 分层提示词优化 组件化开发管理 团队协作工作流 性能优化方案 适合快速构建各类

摘要：OpenClaw 2026.2.x迁移vLLM服务后出现Connection error问题，排查发现models.json优先级高于openclaw.json导致请求仍指向旧服务器。通过strace确认请求被本地拦截，系因连续失败触发cooldown保护机制。解决方案为更新~/.openclaw/agents/main/agent/models.json中的IP并重启gateway。建议使

介绍如何基于Google MediaPipe框架，利用WebGPU在浏览器端直接运行Gemma 2/Gemma 3等轻量级大模型，无需后端服务器和API成本。通过MediaPipe的LLM Inference API结合WebGPU和LiteRT模型格式，开发者可在前端实现隐私安全、低延迟的AI推理功能。文章详细解析了核心原理（WebGPU算力调度、WASM运行时、流式响应机制）、硬件要求（2GB

随着大型语言模型 (LLM) 的普及，隐私保护和长期记忆能力成为个人 AI 助理（Personal Agent）发展的关键瓶颈。如果将所有对话历史和私有文档都通过 API 上传给云端模型，不仅存在隐私风险，还会带来高昂的 API 调用成本。本文将分享一套零隐私泄漏、全链路本地化推理与存储的 AI Agent 架构最佳实践。

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Openclaw配置参考：结果展示：DGX Spark 搭载的 GB10 GPU 计算能力为 SM121 (compute capability 12.1)，这与数据中心级 Blackwell GPU (SM100) 有本质区别：这意味着大量 ML 库的预编译二进制文件不能直接在 DGX Spark 上运行，必须从源码编译。NVIDIA 官方提供了Docker 镜像，但：Tensor Parall

Openclaw配置参考：结果展示：DGX Spark 搭载的 GB10 GPU 计算能力为 SM121 (compute capability 12.1)，这与数据中心级 Blackwell GPU (SM100) 有本质区别：这意味着大量 ML 库的预编译二进制文件不能直接在 DGX Spark 上运行，必须从源码编译。NVIDIA 官方提供了Docker 镜像，但：Tensor Parall