Openclaw +本地 Ollama +Qwen webUI chat 没有任何反应

测试openclaw 的前端版本,和openclaw gateway 版本是否一致;

通常将 openclaw 升级到最新版本

npm update openclaw

npm list openclaw

2fen@ E:\2fen
└── [email protected]

确保本地 llm 服务正常运行,

启动vllmOllama服务已成功启动!

- 服务地址 : http://127.0.0.1:11434/v1

测试本地llm 运行状态:

curl http://127.0.0.1:11434/v1/models

$env:OPENCLAW_STATE_DIR="e:\指定路径\.openclaw"; $env:OPENCLAW_CONFIG_PATH="e:\指定路径\.openclaw\openclaw.json";  node ./node_modules/openclaw/dist/index.js gateway

用以上命令直接在指定位置运行 openclaw gateway

Read more

Python与前端集成:构建全栈应用

Python与前端集成:构建全栈应用 前言 大家好,我是第一程序员(名字大,人很菜)。作为一个非科班转码、正在学习Rust和Python的萌新,最近我开始学习Python与前端技术的集成。说实话,一开始我对全栈开发的概念还很模糊,但随着学习的深入,我发现Python作为后端与前端框架的结合可以构建出功能强大的全栈应用。今天我想分享一下我对Python与前端集成的学习心得,希望能给同样是非科班转码的朋友们一些参考。 一、后端API设计 1.1 使用FastAPI创建RESTful API FastAPI是一个现代化的Python Web框架,非常适合构建RESTful API: from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from typing import List app = FastAPI() class Item(BaseModel): id: int name: str price: float is_

前端大数据导出优化:解决Chrome内存崩溃的实战方案

前端大数据导出优化:解决Chrome内存崩溃的实战方案

个人名片 🎓作者简介:java领域优质创作者 🌐个人主页:码农阿豪 📞工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务) 💌个人邮箱:[[email protected]] 📱个人微信:15279484656 🌐个人导航网站:www.forff.top 💡座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢? * 专栏导航: 码农阿豪系列专栏导航 面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结🍻🎉🖥️ Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与实战演练,有案例可直接使用🚀🔧💻 Redis专栏:Redis从零到一学习分享,经验总结,案例实战💐📝💡 全栈系列专栏:海纳百川有容乃大,可能你想要的东西里面都有🤸🌱🚀 目录 * 前端大数据导出优化:解决Chrome内存崩溃的实战方案 * 引言 * 问题分析 * 1. 为什么 Chrome 会崩溃,而 QQ 浏览器正常? * 2. 常见崩溃场景

数据标注入门:从概念到流程,一文看懂 AI 训练的 “地基工程”

数据标注入门:从概念到流程,一文看懂 AI 训练的 “地基工程”

在人工智能从实验室走向产业落地的今天,大家常把目光聚焦在模型架构、训练算法、算力优化上,却很容易忽略一个关键环节 ——数据标注。如果说大模型是 “大脑”,那高质量标注数据就是 “营养”,没有干净、标准、准确的标注,再先进的模型也很难跑出理想效果。本文从基础概念、行业价值、主流标注类型、完整流程四个角度,用通俗但专业的方式,带你系统理解数据标注。 一、什么是数据标注?为什么它如此重要? 数据标注,简单说就是给原始数据打上 “标签”,让机器能够理解数据的含义、结构、关系,从而进行学习与推理。原始数据(文本、图像、语音、点云、视频)本身对模型来说只是一串数字或像素,只有经过标注,才能变成有监督学习、半监督学习可用的 “训练样本”。 它的重要性体现在三点: 1. 决定模型上限:行业里有一句共识 ——“数据决定模型上限,算法只是逼近上限”。标注质量差,模型再强也会被带偏。 2.

AI 大模型落地系列|Eino 组件核心篇:Embedding 到底解决了什么

AI 大模型落地系列|Eino 组件核心篇:Embedding 到底解决了什么

Embedding 使用说明 * 有啥用?! * 他能干嘛? * 它不能直接干嘛? * 总结: * 浅用之法 * 食用之法 * 一、最基本用法:直接调用 `EmbedStrings` * 1. 创建 embedder * 2. 调用 `EmbedStrings` * 3. 向量拿来干嘛 * 二、完整demo * 三、带 Option 怎么用 * 四、在编排中怎么用 * 在 Chain 中使用 * 在 Graph 中使用 * 五、带 Callback 怎么用 * 六、真实场景 * 场景:做知识库问答 * 第一步:把知识库切块 * 第二步:给每个 chunk 生成向量 * 第三步:存起来