在serv00中部署gptload 项目原地址: https://github.com/tbphp/gpt-load 此项目是一个基于newapi改造的智能api轮询系统，具备负载均衡和报错重试的功能，在github上拥有2k个star。 由于serv00独特的freebsd二进制系统，不能像uba

项目介绍如前已述，https://keggin.me/archives/mathmodelagent 原项目的地址::

GPT-SoVITS-WebUI是一个强大的少样本语音转换与语音合成Web用户界面. 零样本文本到语音 (TTS): 输入 5 秒的声音样本, 即刻体验文本到语音转换. 少样本 TTS: 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型, 提升声音相似度和真实感. 跨语言支持: 支持与训练数据集不同语言的推理,

项目简介https://github.com/microsoft/data-formulator 一个由微软官方亚洲研究所开发的一个专门将数据转化为可视化的图表的项目，并提供了AI的API接口，用于根据描述自动地画出自己心中所想的图表，其简单易用性可替代Origin。

原项目地址: https://github.com/jihe520/MathModelAgent 专为数学建模设计的 Agent ,自动完成数学建模，生成一份完整的可以直接提交的论文。 配置环境: ubantu 24.04tl

很多时候我们需要进行编程的学习时电脑不在身边，使用手机进行编程存在一些问题。比如手机不支持termux、以及使用termux安装寄生于手机的ubantu过程较为繁琐、增加手机的耗电量等问题，本文通过使用linux系统部署vscode以解决以上问题。 【注:vscode的web端无法使用github

此方法已经较为熟练，只罗列其基本操作要点： 安装青龙面板 拉取镜像： docker pull whyour/qinglong:2.11.3 创建容器： docker run -dit \ -v $PWD/ql/config:/ql/config \ -v $PWD/ql/log:/ql/

一.查看镜像，容器和卷 查看镜像：(必须images，如果docker image则返回docker的版本数据） docker images 查看容器： docker ps 或者 docker ps -a 查看卷 docker volume ls

硬件条件 至少 16GB RAM（建议 32GB 或更高）。 至少 50GB 可用存储空间。 支持 CUDA 的 GPU（可选，用于加速推理） Linux中Ollama的安装 Ollama 是一个开源工具，专注于简化大型语言模型（LLMs）的本地部署和管理。它允许用户在本地计算机上运行各种 AI 大

有时我们部署的服务监听端口难以修改，而我们又想使用托管了CDN的域名去访问他，有时会发现无法访问，出现诸如“502 bad resquet”这样的提示词，这是因为监听的端口与CDN的默认流量端口不一致，因此无法调用其他端口的数据库。这时就需要使用CDN的端口转发技术。这里以cloudflareCDN