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Jimeng是由阿里巴巴达摩院研发的、专门针对中文语境优化的文生图模型。它将中文 BERT 与 Stable Diffusion 架构深度结合，无需繁琐的英文翻译，直接输入中文（如“古风、水墨、赛博朋克”）即可生成极具东方审美的高质量图像。通过本次部署，我们不仅成功运行了Jimeng模型，还通过运行时补丁的技术手段解决了跨版本库的兼容性难题。这种部署方式非常适合在算力平台上进行快速 Demo 展示

可以把它理解为 Agent 的"耳朵"和"嘴巴"——所有外部信号都经过它进来，所有响应也通过它投递出去。一句话来说：你需要把它跑在自己的电脑或服务器上，然后用 QQ、飞书、WhatsApp、Telegram 这类即时通信软件给它发消息，它能在本地（你的电脑或者服务器）干的事，大致是这几类：帮你回邮件、文件管理、运行脚本、自动化、实际监控等。从"prompt"到"workspace"的转变，本质上是

创建完成后，首先到凭据管理中获取 App ID 和 App Secret，注意保存，后续配置需要使用。新的脚本服务器内存要求变高了，据我使用下来 2G 内存，肯定会 OOM，如果出错的话，建议使用。重启完成后回到飞书，找到「事件和回调」，选择长连接模式，如下图。选择千问模型后，会提供一个链接，复制并在浏览器中打开，如下图。发布完成后，回到飞书客户端，可以看到应用已上线，点击打开应用。登录完成后，会

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本文记录了在Windows系统搭配AMD显卡环境下成功编译ROCm版PyTorch并验证其性能的过程。通过构建一个经典的MNIST手写数字识别CNN模型，测试了ROCm环境下显卡识别、张量运算和模型训练等功能。实验采用包含卷积层和全连接层的简单CNN结构，相比传统全连接网络能更好地保留图像空间特征。测试结果显示，AMD Radeon RX6650XT显卡成功被识别，并在5.61秒内完成了500个b

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本文介绍了使用RTX 4070显卡和Ollama框架部署大语言模型的实践。主要内容包括：1）利用nvidia-smi工具监控GPU资源；2）通过Ollama部署Qwen3-8B对话模型和嵌入模型，实现按需加载和REST API调用；3）展示function calling功能，使LLM能调用外部工具获取实时数据。实验表明，RTX 4070能有效支持中小型模型的推理任务，显存占用约6GB，适用于交互

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本文描述了Pregel图计算框架的两种调用方式：常规调用和恢复调用。在常规调用中，通过PregelLoop对象进行迭代计算，每个Superstep会创建检查点并异步持久化数据，通过PregelScratchpad保证数据一致性。恢复调用则利用历史检查点从中断处继续执行，通过Checkpointer恢复状态并跳过已完成任务。两种方式都通过PendingWrite机制管理数据更新，确保计算的一致性和可