之前写过x86版本的快速docker安装部署，现在遇到arm64等架构cpu不适用，主要是因为安装包不通用，因此有这篇文章。cpu测试可以支持鲲鹏cpu或interl arm版本离线安装docker，10分钟极速搞定！亲测适用于CentOS8 及其衍生版本。

使用GPU需要安装 NVIDIA Container Toolkit⁠： https://hub.docker.com/r/ollama/ollama。如果想使用Qwen2.5-7B模型，可以在这个模型页选择适合自己算力需求的模型下载。ollama create#从模型文件创建模型。ollama pull#从注册表中拉取模型。ollama serve#启动ollama。ollama run#运行模

在构建智能对话应用时，准确识别用户意图是核心挑战。为了解决输出不可控、准确率低、响应速度慢等问题，本文介绍了一个基于FastGPT的全局意图识别插件。该插件通过简单的JSON配置，支持定义5-10种场景意图，如查酒店、问天气等，适用于多种行业。插件的核心优势在于其高度通用性、配置简便性和快速集成能力。通过预设场景意图和JavaScript代码，插件将用户意图识别转化为选择过程，用户只需回复序号即可

本文对比了流式与非流式语音识别模型的配置差异。非流式组合（含VAD和标点）适合离线音频转写，而流式组合（基础ASR+实时标点）专为低延迟场景设计。关键区别在于：非流式ASR集成VAD/标点模块，处理完整音频；流式标点针对中文实时优化但精度可能降低。部署时需注意流式处理需分块逻辑，且标点模型需与ASR语言匹配。离线场景推荐非流式方案，实时场景应选择流式组合。

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本文基于Claude Code设计理念，提出一个高内聚、低耦合的MCP-Filesystem Server架构方案。该方案包含6个核心工具：fs_read（安全只读）、fs_write（覆盖写入）、fs_edit（精确修改）、fs_search（合并搜索）、exec（Python执行）和preview_frontend（前端部署）。每个工具职责单一、权限边界清晰，支持多种文件格式自动识别，实现文件

本文深入解析Anthropic官方AI编程助手Claude Code的工具架构设计。重点剖析了15个核心工具的分层体系，包括文件操作类(Read/Write/Edit等)、执行类(Bash/NotebookEdit等)、交互类(AskUserQuestion等)和信息获取类(WebFetch等)。文章揭示了Claude Code"每个工具都是一个权限边界"的核心设计理念，对比了

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该服务使用阿里达摩院的模型，并支持SSL连接、2pass模式以及语音热词处理。你还需要从阿里云上下载相关的语音识别模型、VAD模型、标点符号模型等。这些模型是由达摩院发布的，具体的模型目录稍后会在启动命令中给出。这样，你的VAD模型将在600毫秒后检测到结束静音，适用于需要更快速响应的语音识别场景。的VAD参数，你可以根据具体需求定制VAD的检测灵敏度和时长。这些参数控制了VAD的静音检测、语音与