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Ollama模型的配置选择

摘要: Ollama本地AI模型存在多个版本且磁盘占用差异显著(几GB到几十GB),主要原因包括模型架构演变、参数规模差异、量化精度格式(如FP16到INT2可缩小6倍体积)及微调变体。量化技术通过降低权重位数实现压缩,4位量化(Q4_K_M)在性能与体积间达到最佳平衡。选择模型需结合硬件条件(如内存大小)和任务需求(编程/写作/研究),并通过Ollama命令管理存储。合理选择量化版本(如8B模型

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#node.js#后端
Node.js 操作 ElasticSearch 完整指南:从安装到实战

本文提供了从基础到高级的 Node.js 操作 ElasticSearch 的完整指南,涵盖了索引管理、文档操作、复杂搜索、聚合分析等核心功能,并通过电商商品搜索的实战案例展示了如何在实际项目中应用 ElasticSearch。希望这些示例代码能帮助您更好地在 Node.js 项目中集成 ElasticSearch。根据实际业务需求,您可以进一步扩展和优化这些代码。

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#node.js#elasticsearch#大数据
[Nodejs+LangChain+Ollama] 1.第一个案例

上一世,在中国Ai人工智能的市场被Java和Python垄断,这一世我Nodejs要夺回我失去的一切!

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#typescript#node.js#前端
[Nodejs+LangChain+Ollama] 2.提示词实践

本文介绍了提示词(prompt)在语言模型开发中的应用。提示词模板类似于短信/邮件模板,包含指令、问答示例和问题。文章详细讲解了如何创建提示词模板、聊天消息提示词模板,以及使用MessagePlaceholder动态插入消息。重点介绍了Few-shot prompt模板,通过少量示例指导模型处理新输入,并展示了示例选择器(SemanticSimilarityExampleSelector)的应用,

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#javascript#node.js
微前端解决方案之MicroApp

大家可能还是不认识微前端或者它的好处,下面我介绍微前端以及它的好处。微前端的概念是由ThoughtWorks在2016年提出的,它借鉴了微服务的架构理念,核心在于将一个庞大的前端应用拆分成多个独立灵活的小型应用,每个应用都可以独立开发、独立运行、独立部署,再将这些小型应用融合为一个完整的应用,或者将原本运行已久、没有关联的几个应用融合为一个应用。微前端既可以将多个项目融合为一,又可以减少项目之间的

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#前端
React18+快速入门 - 2.核心hooks之useEffect

本文详细介绍了 React 的 useEffect Hook 及其应用场景。主要内容包括:1) 基础概念和语法;2) 5种使用模式:每次渲染执行、仅挂载执行、依赖特定状态、多依赖项和清理函数;3) 实际应用示例:数据获取、事件监听、表单防抖和 localStorage 交互。文章通过代码示例展示了 useEffect 在不同场景下的正确使用方法,特别是依赖数组和清理函数的使用技巧,帮助开发者避免常

#javascript#前端#react.js
理解网站导航文件:robots.txt、sitemap.xml与LLMs.txt的全面解析

在当今数字化时代,网站不仅需要为人类用户提供良好的浏览体验,还需要考虑搜索引擎和人工智能系统的可访问性。本文将深入探讨三种关键的网站导航文件:传统的robots.txt和sitemap.xml,以及新兴的LLMs.txt,分析它们的功能、区别以及如何协同工作来优化网站的可见性和可访问性。

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#搜索引擎#javascript
使用video和canvas实现人脸识别

【代码】使用video和canvas实现人脸识别。

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#javascript#前端#vue.js
[Nodejs+LangChain+Ollama] 2.提示词实践

本文介绍了提示词(prompt)在语言模型开发中的应用。提示词模板类似于短信/邮件模板,包含指令、问答示例和问题。文章详细讲解了如何创建提示词模板、聊天消息提示词模板,以及使用MessagePlaceholder动态插入消息。重点介绍了Few-shot prompt模板,通过少量示例指导模型处理新输入,并展示了示例选择器(SemanticSimilarityExampleSelector)的应用,

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#javascript#node.js
[Nodejs+LangChain+Ollama] 1.第一个案例

上一世,在中国Ai人工智能的市场被Java和Python垄断,这一世我Nodejs要夺回我失去的一切!

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#typescript#node.js#前端
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