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官网：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ ，下拉，点击“Download Docker Desktop”，选择“Download for Windows-AMD64”。前往链接https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual?找到此处，直接选择需要的版本下载，这里我选择的是ubuntu 22.04LTS。访问https://hub.docker.com/signup注册。
2025-08-20 17:44:38
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原创 pytorch安装时配置镜像源的方法和一些常见用的镜像源网址籍验证pytorch的命令
print("CUDA Version:", torch.version.cuda) # 输出 CUDA 版本。print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否支持 GPU。如果输出为 True，则表示 GPU 可用。使用 Conda 安装 PyTorch。3. 上海交通大学镜像。
2025-08-05 17:21:29
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原创 LLaMA-Factory微调加离线部署用ollama本地运行
第四步：运行ollama，输入“ollama list”，可以看到已安装列表中有self_model了，输入“ollama run self_model:latest”即可开始对话（此时即使把原本的gguf文件删除，也不影响Ollama运行这个大模型）。，创建自己的用户名，点击购买通道，购买免费的，复制authtoken，购买完成后下载linux系统的安装包，上传到实例中，新开个命令窗口输入。进入页面后，加载模型，加载数据，微调，微调结束后导出合并后导出文件，导出的文件夹为。
2025-03-14 16:34:14
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原创 deepseek+本地知识库构建
9、在聊天提示框中，输入提示词，默认是英文的提示词，你要修改成中文，不然回答的可能混有英文，其他设置默认，然后点击update workspace,等待workspace成功。好了，经过上面的操作，实现了anythingllm与本地deepseek联动，接下了验证一下，点击创建的工作区，输入你是，他给出回答，代表已经成功。5、到达这一步，需要第一个建立工作区的名字，你可以根据需要自己写一个，或者随便填（因为到了工作页面中，还可以再改），点击下一步。7、点击你刚刚创建的工作区，在右侧出现个齿轮图标，点击。
2025-02-19 21:16:23
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原创 ollama安装路径更改——deepseek本地部署
10、重启完毕后，进入ollama官网，选择model,找到deepseek模型，根据你的电脑配置选择合适的模型-复制ollama run deepseek-r1:1.5b，win+r输入cmd进入命令行，粘贴等待下载。9、选择环境变量中的系统环境变量，新建-》输入OLLAMA_MODELS,位置粘贴你刚刚新命名的ollamaimagers位置-确定-应用，然后重启电脑。6、安装完成后，ollama下载的模型还是默认安装到c盘，这时候还需要进行其他操作完整模型下载的更改。2、选择Windows版本，下载。
2025-02-17 21:41:11
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空空如也
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