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集票本开发者的技术笔记

AI时代如何保护代码安全:本地部署与隔离的终极指南

AI时代如何保护代码安全:本地部署与隔离的终极指南

AI代码助手虽提升效率,但代码上传云端存在泄露风险。本文介绍本地部署开源模型(如Ollama、CodeLlama)以及代码隔离策略,助开发者在享受AI便利的同时保护代码安全,适用于个人开发者和企业团队。

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Ollama零基础上手指南:如何快速部署本地大模型

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Ollama是一款开源本地大模型运行工具,支持一条命令部署Llama、Mistral等主流模型,兼容macOS/Linux/Windows系统,提供API接口和GPU加速。本文详解安装配置、快速上手及进阶操作技巧,助你零基础开启本地AI部署之旅。

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Docker部署Unsloth:高效大模型训练环境搭建实战指南

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Docker部署Unsloth实现大模型高效训练环境,Unsloth可降低60%显存占用、提速2-5倍,支持4-bit量化与主流框架无缝集成。本文详解NVIDIA Container Toolkit安装、官方镜像使用及自定义Dockerfile构建全流程。

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Python报错ModuleNotFoundError: No module named 'unsloth.trainers'?一文教你正确导入SFTTrainer的方法

Python报错ModuleNotFoundError: No module named 'unsloth.trainers'?一文教你正确导入SFTTrainer的方法

使用Unsloth微调LLM时遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'unsloth.trainers'"报错?原因竟是框架API已更新!现在需直接从trl库导入SFTTrainer。本文提供完整解决方案和代码示例,帮你快速修复问题。

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VS2022 libtorch-win-shared-with-deps-2.7.1+cu126 配置记录

VS2022 libtorch-win-shared-with-deps-2.7.1+cu126 配置记录

本文介绍了在Windows系统中配置LibTorch(CUDA 12.6版本)的详细步骤。主要内容包括:下载并解压LibTorch安装包,在VS项目中配置包含目录和库目录,设置附加依赖项(c10.lib,torch.lib等),以及添加特定命令行参数。最后提供了一个简单的测试代码,用于验证CUDA是否可用。整个配置过程涉及VS项目属性设置、路径配置和依赖库...

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使用列表数据作为Flink数据源进行控制台打印输出

使用列表数据作为Flink数据源进行控制台打印输出

本文详解Flink中列表数据源的使用方法,提供完整的Maven依赖配置与Java代码示例,演示如何通过StreamExecutionEnvironment创建环境、将ArrayList作为数据源并输出结果,助力开发者快速掌握Flink流处理基础。

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