我们在使用ollma部署大语言模型的时候,如果部署的模型尺寸较大,往往在第一次加载的时候需要花费大量的时间加载模型;等加载完成后,如果长时间不调用模型,我们会发现模型已经被释放掉了,又要重新加载,导致体验感极差.因为在没被调用时,ollama默认在显存中驻留5min,然后就会自动释放,如果我们两次调用的间隔大于5min的话,那模型已经被释放了,又要重新加载;如预加载模型,并永远驻留在显存。可以根据

回归分析是一种统计方法，用于确定因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。回归分析的目标是建立一个模型，通过自变量预测因变量。回归分析是机器学习中的一类重要方法，用于预测连续变量。本文介绍了几种常见的回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、弹性网络回归、决策树回归和支持向量回归，并展示了它们的数学公式、特点、应用场景及其在 Python 中的实现。不同的回归算法适用于不同的应用场