nodeJs修改上传文件的大小限制

最新推荐文章于 2025-05-29 20:45:09 发布
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分类专栏： node js 文章标签： node js
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nodeJs修改上传文件的大小限制

在这里插入图片描述
在app.js里引入这几行代码即可。
不然前端如果上传比较大的文件就会报下图的错误：
在这里插入图片描述
服务端也会报错：
在这里插入图片描述

【deepseek-002】windows+ollama+deepseek-r1+Page Assist本地化部署（含联网黑科技）
kngines
02-10 2028
Windows零基础玩转DeepSeek-R1！Ollama+Page Assist本地部署全攻略（含联网黑科技）
使用 Ollama（Windows 和 Mac）+ 终端/UI 集成在本地运行 DeepSeek R1
iCloudEnd的博客
02-01 264
Ollama是一种工具，可让您在本地机器上运行大型语言模型 (LLM)，而无需云依赖。✔️为什么使用 Ollama？易于安装和模型管理离线工作（下载模型后）支持多种AI模型（DeepSeek，LLaMA，Mistral等）
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qq_73533697的博客
02-02 6万+
DeepSeek AI（PC）安装
windows本地部署deepseek（小白详细教程版）
weixin_43837880的博客
02-16 1648
Ollama 是一个开源项目，专注于在本地运行大型语言模型（LLMs），尤其是 Meta 的 LLaMA 系列模型。它允许用户在个人计算机上部署和运行这些模型，无需依赖云端服务。本地运行：支持在本地设备上运行大型语言模型，保护隐私。开源：代码公开，用户可自由查看、修改和分发。多平台支持：兼容 macOS、Linux 和 Windows。模型支持：主要支持 Meta 的 LLaMA 模型，未来可能扩展至其他模型。易用性：提供简单接口，便于用户快速上手。隐私保护：适合处理敏感数据，避免上传至云端。
DEEPSEEK-R1本地推理部署指南
03-03
内容概要：本文档分为两大部分，一是详细介绍 DEEPSEEK-R1 在本地的推理部署过程，涵盖 Ollama 推理框架的安装步骤（针对 Windows、macOS 和 Linux 平台）、具体的操作指导如模型的选择和运行、使用命令确认安装成功以及通过第三方工具使用 Ollama 的方法。二是介绍九天人工智能平台及其大模型应用平台的基本操作流程，包括账号登录与注册、个人知识库及智能体应用的创建和管理等环节，使用户熟悉在平台上创建知识库、导入文档、构建和配置智能体应用的整体步骤，以便充分利用平台的功能。通过两个部分的详细介绍，旨在帮助用户掌握相关技术工具，提升效率。 适用人群：具有一定计算机基础知识的技术爱好者、开发人员和技术团队成员；尤其是那些对 AI 推理、深度学习模型部署、自然语言处理等方面感兴趣的用户群体。 使用场景及目标：适用于希望通过 Ollama 进行大型语言模型本地部署的开发者，目标是在本地环境下高效运行深度学习模型推理任务。同时也服务于那些希望利用九天大模型平台快速搭建智能体应用并实现自动化问答或文本生成等功能的专业人士和团队。 其他说明：本文档不仅限于理论层面的讲解，提
DeepSeek本地部署详细指南
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02-01 14万+
通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
03-07 7万+
在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。
在计算机上本地运行 Deepseek R1
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01-27 2356
Ollama 让下载 Deepseek R1 变得轻而易举。如果您看到弹出版本号，那么您就成功了！如果没有，请仔细检查您是否正确遵循了安装步骤。在我们继续之前，让我们确保 Ollama 已正确安装。下载完成后，您就可以启动 Deepseek R1。这可能需要一段时间，具体取决于您的互联网速度。
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### Windows 上 DeepSeek 的本地部署 #### 环境准备 对于硬件需求，最低配置应满足 CPU 支持 AVX2 指令集、16GB 内存以及至少 30GB 存储空间；而为了更佳的性能体验，建议采用 NVIDIA GPU（如 RTX 3090 或更新型号）、32GB 内存和不少于 50GB 的存储容量[^1]。 关于软件依赖方面，在 Windows 平台上需确保已安装 Docker，这是由于部分组件如 Open Web UI 需要通过 Docker 来运行。此外，确认操作系统版本兼容性也是必要的前置条件之一。 #### 安装 Ollama 和其他必要工具 按照官方指导完成 Ollama 及其关联服务的设置过程，这一步骤通常涉及下载并解压预编译好的二进制文件到指定目录下，并将其路径添加至系统的环境变量中以便后续调用。 #### PowerShell 脚本创建与执行 针对初学者友好型的操作指引指出，可以将特定命令序列编写成 `.ps1` 文件形式保存下来，之后借助 PowerShell 解释器来启动整个部署流程。具体来说就是先打开程序搜索栏找到 "PowerShell"[^3]，再依次输入或粘贴所需的初始化语句直至全部加载完毕为止。 ```powershell # 创建一个新的 .ps1 文件用于存放自动化脚本 New-Item -Path C:\path\to\your\script.ps1 -ItemType File # 编辑此文件加入实际操作逻辑... notepad.exe C:\path\to\your\script.ps1 # 使用管理员权限运行 Powershell 执行上述脚本 Start-Process powershell.exe -Verb runAs -ArgumentList "-File `"`"C:\path\to\your\script.ps1`"" ``` 以上即是在 Windows 中实施 DeepSeek 本地化搭建的主要环节概述，每一步都紧密围绕着前期准备工作展开论述，旨在帮助用户顺利完成从零起步直到成功激活应用的整体迁移工作流。
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