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MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是由Anthropic开发的一种开放协议,旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的交互方式。它就像AI应用程序的USB-C接口,为AI模型提供了一种标准化的方式来连接不同的数据源和工具。
对于Deepseek模型的输出结果来看,实际上当时选择的模型coder类型,侧重编码,在相同的提示词的情况下,输出直接输出的就是命令的的排查方法,但是确实思路的分析,首先进行了排除对于GLM和qwen的回答,对保存告警的排查思路和命令行的输出都有着不错的效果,在参考模型参数的大小,对于glm4:9b 占用 5.5 GB硬盘资源,是90亿参数的模型,qwen2.5:latest 占硬盘 4.7 GB

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1.首先就是环境和平台的搭建,这个基本功能,对于平台来说是不断地优化和更新的,新的版本可能提高了,我们的开发效率,所以平台的搭建是非常重要的.2.然后学习基本的语法,对于python语言来说,学习完 变量,容器,分支结构,while和for循环,我觉得就算是入门了,可以实现一些简单的功能3.我们更多的时候是编程的思想是"面向对象"进行编程,所以说在学习完基本的语法后,更应该是多多使用和积累一些ap

Grafana + Prometheus + DCGM:GPU监控完整部署指南








