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原创 从头开始在docker中对MaxKB工程源码部署笔记
本文详细介绍了如何基于Ubuntu 22.04镜像使用Docker部署MaxKB企业级AI助手的过程。首先,通过docker run命令创建并启动容器,然后从GitHub克隆MaxKB项目。接着,配置Python 3.11环境并安装必要的依赖,包括使用pip安装poetry包管理工具。随后,解决运行过程中遇到的路径和PostgreSQL数据库配置问题,安装并配置pgvector扩展以支持向量数据类型。最后,部署前端程序,安装npm和nodejs,编译前端代码,并调整端口设置。完成所有步骤后,用户可以通过指定
2025-05-12 23:47:11
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原创 onnxruntime constexpr 函数 “Ort::Float16_t::Float16_t“ /“Ort::BFloat16_t::BFloat16_t“ 不会生成常数表达式问题
onnxruntime_cxx_api.h:315: error: C3615: constexpr 函数 "Ort::BFloat16_t::BFloat16_t" 不会生成常数表达式。onnxruntime_cxx_api.h:171: error: C3615: constexpr 函数 "Ort::Float16_t::Float16_t" 不会生成常数表达式。在QT上使用onnxruntime1.16.1版本出现报错如下。val{0}改为val即可。
2025-04-16 09:39:14
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原创 pip install llama-cpp-python 出现报错bin/libggml-cpu.so: undefined reference to `omp_get_thread_num‘ ...
先查找 libomp.so 或 libgomp.so 的路径(通常在 /usr/lib/ 或 conda 环境中)今天在配置xinference的环境中,尝试安装llama-cpp-python的环境依赖出现如下报错。然后将其加入环境变量。
2025-03-08 14:21:58
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原创 在Windows的CPU上基于ORT推理yolov5(C++)
定义一个矩形区域roi,其大小为原始图像frame的大小,后将frame复制到image的roi区域中,实际上这一步如果_max等于w或h,则相当于没有改变frame的大小,如果_max大于w或h,则会在图像周围补全黑色像素点。剩下的80个元素是类别得分,每个元素对应一个类别的得分,表示检测框中的对象属于该类别的概率,比如第6个元素是0.86,那就代表检测框中属于第一个标签的概率为0.86。通过这两句代码获取了指向浮点数据的指针,并使用它创建了一个opencv的Mat(dout)。
2025-01-18 09:53:26
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原创 Maix-II-Dock V831学习笔记(第一次镜像制作打包)
参考Maix-II-Dock(M2dock) 介绍 - Sipeed Wiki全志 V831, 单核 Cortex-A7 800MHz, 64MiB 片内 DDR2 内存, 高性价比能跑 Linux 的SOC,同时支持硬件 AI 加速(0.2Tops 算力)(yolov2 45 ms ~ 60 ms),可以当成普通 Linux SOC 使用, 也可以用于边缘 AI 应用拉取V831 SDK仓库softwinnerlinux-4.9和u-boot-2018这两个都要拉到对应位置安装依赖。
2024-11-27 20:17:19
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空空如也
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