这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以加载内核模块（常见于Ubuntu）。），手动安装后重启服务。

Ollama 的更新本质是二进制替换+服务重启，重点在于环境适配与配置继承。建议生产环境优先选择脚本自动更新，并关注官方GitHub的版本日志。遇到驱动或网络问题可参考离线方案，模型兼容性问题可通过重拉取解决。附：更新后性能测试工具推荐"prompt": "解释量子纠缠效应"}' # 测响应速度与完整性。

在桌面应用中，SQLite因其轻量、嵌入式特性成为本地存储的热门选择。但若重复初始化数据库，会导致数据覆盖或冗余。：通过检测数据库文件是否存在，决定是否执行建表操作。，后续启动直接连接现有库。

创建系统账户（非登录用户）。这类用户通常用于运行后台服务，UID 范围在 1-999 之间（不同发行版可能略有差异）。，确保该账户无法通过终端或 SSH 进行交互式操作，提升安全性。自动创建与用户名同名的用户组，并将用户加入该组。此目录通常用于存放 OLLAMA 的配置文件、模型数据等资源。禁止用户登录 Shell。最终创建的用户名，该用户将专用于运行 OLLAMA 服务。以管理员权限执行命令，确

通过这种方式获取的股票数据可以用于开发交易策略、进行技术分析、构建量化模型等多种场景。结合Python的强大数据处理能力，您可以轻松地从市场数据中挖掘有价值的信息。本文将介绍如何使用Python通过通达信API获取股票历史数据，并将其保存为便于分析的格式。通达信作为国内广泛使用的金融交易软件，提供了丰富的行情数据接口。上述代码仅获取了上证指数的数据，实际应用中我们可能需要获取多只股票的数据。库来访

咱之前不是用ollama部署了MINICPM-V吗？之后还把它集成到了咱的dify里。现在，我们就要用一些问题，来考验它一下，看看现在的多模态大模型，发展到什么程度了。

之前咱不是说多模态大模型的效果不好吗？我又试了一下，应该是之前的设置有问题。

平均精度（AP）用于衡量模型在单类别目标上的检测能力，其核心是**精确率（Precision）和精确率：预测为正样本中实际为正的比例（查准率），公式为 ( P = \frac{TP}{TP + FP} )。召回率：实际正样本中被正确预测的比例（查全率），公式为 ( R = \frac{TP}{TP + FN} )。AP通过绘制P-R曲线并计算其下方的面积得到，反映了模型在不同召回率下的平均精度。m

随着大模型（LLM）在复杂任务中的普及，如何让模型高效调用外部工具和数据成为关键挑战。传统函数调用（Function Calling）依赖开发者手动封装 API，而通过标准化协议，实现了模型与工具的无缝对接，成为新一代 Agent 开发的核心基础设施。简言之，，类似 USB-C 的通用性，让开发者无需重复造轮子即可连接数据库、本地文件、第三方服务等资源。

在上一篇中，我们实现了一个基本的基于Dify的RAG的示范。使用Dify与BGE-M3搭建RAG（检索增强生成）应用这个效果确实很差。我们一起来看看，该怎么改进。今天我们就尝试一下，我认为的第一个改进点。不用Agent而是用工作流。