keep_alive 在工程化的项目中，往往需要根据请求的频率来设置，如果请求不频繁，可以使用默认值或较短的时间，以便在不使用时释放内存。而如果应用程序需要频繁调用模型，可以设置较长的keep_alive 时间，以减少加载时间。很关键，非常影响服务器的性能和应用程序的用户体验。大家一定要注意。

摘要：comfyui.py是Open WebUI项目中连接ComfyUI图像生成系统的核心模块，通过WebSocket实现实时交互。它提供标准化的参数输入接口（支持提示词、尺寸、批量生成等），动态注入工作流节点参数，并返回生成图像的URL列表。模块采用异步架构，内置完善的错误处理，支持自定义workflow扩展。典型应用包括文本转图像、批量生成等场景，为前端提供统一的AI图像生成服务接口。

vLLM是目前主流的大模型部署框架之一，以其高效的内存管理、持续批处理和张量并行性在企业生产环境中表现突出。该框架通过PagedAttention算法优化KV缓存管理，支持GPU加速和连续批处理，并内置API安全验证功能，同时兼容HuggingFace模型和OpenAI接口。安装过程需创建Python 3.12虚拟环境后直接pip安装即可。后续将重点介绍其多模态应用场景。

本文介绍了AI对话系统中的一个检索模块目录结构及其功能。该模块主要包含数据加载器（如PDF/URL加载）、检索模型（如ColBERT）、向量数据库操作（支持Chroma/Elasticsearch等）和网络搜索（集成Bing/Brave等引擎）四个核心组件，为AI系统提供外部知识检索能力。通过统一的接口设计，模块实现了多源数据加载、语义向量检索和搜索结果重排序等功能，有效提升对话系统的知识获取效率

摘要：本文介绍了Ollama模型迁移方法和REST API使用指南。第一部分详细说明模型迁移步骤，重点解析了blobs和manifests文件夹的作用及迁移方法，包括在线下载和离线传输两种方式。第二部分重点讲解Ollama的REST API接口，特别是/api/generate接口的参数配置和使用方法，详细解释了num_ctx、num_predict等关键参数的含义及对模型性能的影响，并提供了Py

本文探讨了企业级Ollama模型服务的性能评估方法。文章首先介绍了企业级应用需要考虑的响应速度、稳定性等关键指标，并对比了Ollama的两种启动方式：手动启动（ollamaserve）适合调试，而systemd服务管理更适合生产环境。重点阐述了压力测试方案，包括测试指标设定、环境配置和代码参数说明，通过REST API接口模拟真实场景，评估系统吞吐量和并发能力。测试结果显示，在4张NVIDIA A

本文介绍了基于Docker源码构建的Web应用开发环境配置。项目采用Python≥3.11后端和Svelte前端框架(Node.js≥20.10)，包含完整目录结构说明：后端API服务、数据库操作位于backend目录；前端组件在src目录采用Svelte开发；另有Cypress测试框架、K8s部署配置及各类自动化脚本。文档详细描述了dev.sh等环境启动脚本的使用方法，以及前后端代码的组织架构，

config.py是Open WebUI项目的核心配置文件，负责管理系统全局设置。主要功能包括：1) 初始化数据库迁移，确保数据结构一致性；2) 通过PersistentConfig类实现环境变量与数据库配置的灵活管理；3) 支持多种OAuth提供商登录配置；4) 细粒度用户权限控制；5) RAG模块参数配置（嵌入模型、分块大小等）；6) 图像生成功能设置。该文件采用环境变量优先、数据库存储备用的

高效的大型语言模型推理和部署框架，由加州大学伯克利分校开发，采用 Apache 2.0 许可，以 Python/PyTorch 为基础，优化了显存管理与批处理。基于PagedAttention技术的高吞吐推理框架，在NVIDIA/AMD GPU集群上展现卓越性能，支持多节点张量并行。百万并发不是梦！GPU榨干指南# 创建专用环境 conda create -n vllm python=3.12 -

本文记录了在A100 4卡服务器上部署vLLM框架时遇到的libcuda.so缺失问题的解决过程。关键点包括：1）确认CUDA 12.8环境和驱动安装；2）分析发现libcuda.so位于/usr/lib/x86_64-linux-gnu/而非CUDA安装目录；3）通过修改LD_LIBRARY_PATH环境变量、创建符号链接和更新ldconfig成功解决问题；4）最终实现Qwen3-0_6B模型在