铁路校友博客-卢松松的追随者

大家看到下面的广告，做微信流量主一天有大几百收益，是不是很心动呢？ 如果大家相信他们上面的收益，就已经开始掉入坑中了： 首先，你可能要找开发微信小程序，我就是这样被骗入坑中的，骗人的就是图中的微信号。 他会告诉你目前微信小程序流量主有多么红利，每天会在朋友圈发收益图，你看着心动了，就已经掉入坑中了。在贴吧中，很多代理微信小程序的人，收取的费用从几百到上千各不等，此骗子收了我880元，他也不是开发者，只是一个代理，真正的开发者价格我目前也拿到了，可以向下大家公布，如果大家还是要进坑，希望第一步坑就少掉一点。 下面是开发者工作室做流量主的价格表，愿那些愿意去做流量主这坑的了解一下行情，我就是开始不了解行情，所以被骗了好几百。市面上无非都是这几种类型的小程序，会点技术的都可以自己搞，实在不想自己搞，就找开发者发两三百块帮你开发，总比找哪些无量代理人要好。 专注微信小程序搭建＋运营热门小程序价目表: 打卡小程序 原价：300 代理价：240 成语小程序 原价：300 代理价：240 猜歌小程序 原价：300 代理价：240 抽奖小程序 原价：350 代理价：300 影视小程序 原价：400 代理价：340 养猫小程序 原价：500 代理价：440 以上全部一条龙搭建＋开通流量主＋运营资料＋售后服务群＋收益保障。 第二步大坑：骗你进入坑的人不会告诉你他是怎么赚到朋友发图的收益。这种显示的收益大概就两种，第一种就是PS图，也就是修改数字，显示有多

★ 我们平时使用的ChatGPT、kimi、豆包等Ai对话工具，其服务器都是部署在各家公司的机房里，如果我们有一些隐私数据发到对话中，很难保证信息是否安全等问题，如何在保证数据安全的情况下，又可以使用大预言模型，Ollma（哦拉玛）可以告诉你答案！ ” 目录 1. Ollma 是什么？ 2. 安装教程 2.1 首先去官网下载 2.2 下载好之后安装 2.3 测试一下 3. 导入开源Qwen 2.5 - 0.5B 大模型 3.1 去模型仓库搜索模型 3.2 加载模型 3.3 使用模型 4. 部署webUI可视化对话 这是一个保姆级的教程，从下载到成功运行Qwen2.5大模型，更适合没有玩过Ollma的小白宝宝哦~ image.png 1. Ollma 是什么？ ★ 一句话介绍：一个可以让你在本地启动并运行大型语言模型的工具！ ” Ollma是一个开源的大模型服务工具，他可以让你在一行代码不写的情况下，在本地通过一条命令即可运行大模型。 Ollma会根据电脑配置，自动选择用CPU还是GPU运行，如果你的电脑没有GPU，会直接使用CPU进行运行（可能有点慢） 2. 安装教程 Ollma官网：[https://ollama.com/] 模型仓库：[https://ollama.com/library] 2.1 首先去官网下载 从主页点击下载，直接跳转到了当前系统所兼容的下载界面，点击download，一键下载 2.2 下载好之后安装 博主的电脑是Mac，下载好之后，直接把压缩包解压，然后移动到应用程序中即可，其他操作系统，参考这个文档： Windows 下的安装与配置 Linux 安装Ollma Docker 安装 Ollma 下载好之后，打开，当这个帅气的小羊驼显示在你的任务栏中的时候，说明已经启动成功了！ image.png 2.3 测试一下 打开命令行，输入ollama -h看到以下界面，就可以进行下一步，操作了~ image.png 3. 导入开源Qwen 2.5 - 0.5B 大模型 3.1 去模型仓库搜索模型 我们在上面提到的Ollma模型仓库中找到最新的千问大模型 点进去，界面如下： 3.2 加载模型 将上面的命令复制到命令行，回车执行！等待下载 image.png 等进度100%了，即可使用模型 3.3 使用模型 在命令行中，即可开启与千问大模型的对话，看到这里，是不是感觉很简单，快去点个赞！ 输入/bye方可结束对话。 image.png 都看到这里了，点个赞再走吧！码字实属不易呀。 4. 部署webUI可视化对话 本文使用FastAPI 部署Ollma可视化页面，简单4步即可 1、克隆仓库 git clone https://github.com/AXYZdong/handy-ollama 克隆完成进入目标目录： cd handy-ollama/notebook/C6/fastapi_chat_app 2、安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install 'uvicorn[standard]' 3、修改app.py 代码 输入vim websocket_handler.py命令（确保你在fastapi_chat_app目录下先）更改model代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import ollama from fastapi import WebSocket async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): await websocket.accept() user_input = await websocket.receive_text() stream = ollama.chat( model='qwen2.5:0.5b', messages=[{'role': 'user', 'content': user_input}], stream=True ) try: for chunk in stream: model_output = chunk['message']['content'] await websocket.send_text(model_output) except Exception as e: await websocket.send_text(f"Error: {e}") finally: await websocket.clos

在AI时代，AIO有多种含义，具体取决于其应用领域和上下文。根据搜索结果，以下是两种常见的解释： AIO作为“Artificial Intelligence Optimization”（人工智能优化） AIO在这里指的是利用人工智能技术对各种系统、流程或内容进行优化。它通过深度学习和数据分析，自动发现并解决数据中的问题，从而提高效率和性能。 AIO作为“AI+O”的结合 在某些情境下，AIO被解释为AI与优化（Optimization）的结合，强调通过人工智能技术对特定领域（如SEO、内容创作等）进行优化。 关于AIO的首次提出者，目前没有明确的证据表明是谁首次提出了AIO这一概念。它更像是随着人工智能技术的发展和应用逐渐被广泛使用的术语。在不同的领域，AIO的含义和应用场景可能有所不同，因此很难追溯到一个具体的“首次提出者”。 目前难以明确 AIO 具体是由谁第一个提出的，但据公开资料显示，在内容创作和营销领域明确提出 AIO（Artificial Intelligence Optimization）概念的是 DigitalMarketer 的相关人员。中国第一个提出这个概念的人是