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zset、hash 或 list 都直接或间接使用了 ziplist。当zset、hash 中的元素个数较少且都是短字符串时，Redis 的底层会使用 ziplist 作为其底层的数据。而 list 则使用了 quicklist 这种数据结构。
在配置文件中，有相关的配置参数：
192.168.100.3:6379> config ge...
本文介绍了LiteLLM，这是一款专为大语言模型（LLM）服务提供代理网关的工具，能够代理包括OpenAI、Azure OpenAI等在内的多种LLM提供商，并支持统一的API调用方式。文中详细描述了如何通过LiteLLM代理Azure OpenAI，从而使Open-WebUI能够调用Azure OpenAI接口进行自然语言处理。具体内容包括LiteLLM和Open-WebUI的部署步骤与配置方法，以及如何在Open-WebUI中设置LiteLLM代理和默认模型。通过示例，本文展示了如何使用LiteLLM实现对话管理和模型切换功能。此外，文章还介绍了其他可选的开源产品，并提供了一些相关的参考文献供进一步研究。
关于 list
关于 list 底层数据结构的实现，随着版本的更替有所不同。
早期版本使用 linkedlist（双端列表）和 ziplist（压缩列表）
从 redis 3.2 开启，使用 linkedlist + ziplist 组成的 quicklist。
从 redis 7.0 开始，还是使用 quicklist，只不过将 ziplist...
在本文中，我们将带您一步一步完成 Open-WebUI 的全面部署，从基础设施配置到高级用户管理和模型下载。本文特别针对 Ollama 用户，详细介绍了如何通过 Docker Compose 将 Open-WebUI 与 Ollama 无缝集成，并利用 Open-WebUI 强大的管理和扩展功能实现对话权限控制、LDAP 用户认证以及负载均衡等高级功能。此外，我们还深入探讨如何通过不同版本的 Open-WebUI 来管理模型、设置默认模型以及启用网络搜索功能。通过这篇文章，您将学会如何有效、自定义地部署和配置 Open-WebUI，使其成为您本地大模型交互的最佳工具。
前述
自从 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 2023 年的不断发展，大语言模型的概念已经深入人心。基于大语言模型的各种周边产品和集成工具层出不穷，呈现出百花齐放的局面。在这一过程中，许多本地化的模型应用方案也应运而生。对于一些企业知识库问答的场景，模型本地化成为首要考虑的问题。因此，如何本地化调教...
在迁移 Windows Active Directory FSMO（Flexible Single Master Operation）五大角色时，通常有两种情况：一种是域控制器正常迁移并下线（transfer），另一种是强制夺取这些角色（seize）。接下来，木子将基于 PowerShell 和 CMD 两种命令行方式详细说明如何进行迁移。 ...
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在前面的文章《Redis基础篇11 — 使用命令（三）对 value 的操作命令》中我们介绍了 hash 数据类型的使用，本篇文章将带您了解 hash 数据类型的底层。
我们说 string 数据类型时，其结构为：
key <---> value
而针对 hash 数据类型，它的结构为：
key <---> value...
如果想在容器中可以调用 NVIDIA GPU，还需要在宿主机需要安装 NVIDIA Container Toolkit，以便容器能够访问和使用 GPU。
# 配置仓库信息
[root@gpu-server-001 ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/nvidia-container-to...
与安装 NVIDIA 显卡驱动相比，卸载驱动相对简单。然而，卸载驱动的方式会因安装方法的不同而有所变化。对于通过离线方式安装的 NVIDIA 显卡驱动，可以直接使用 /usr/bin/nvidia-uninstall 命令进行卸载。对于通过在线方式安装的 NVIDIA 显卡驱动，如果安装的是 nvidia-driver:560，可以采用与离线...
本文详细介绍了在 Rocky Linux 9 上在线安装 NVIDIA 闭源驱动的步骤和注意事项。相比于离线安装，在线安装较为复杂，需要了解不同类型驱动的差异和选择适合的选项。安装步骤包括启用 EPEL 源、配置 BIOS 安全引导和禁用开源驱动等。文章还详细说明了如何获取显卡信息、安装依赖包和驱动模块的具体操作。驱动模块分为标准版、DKMS 版和开源版，三者适用于不同的使用场景。标准版适合需要高性能和稳定性的用户，DKMS 版适合经常更新内核的用户，而开源版则适合倾向于开源软件的用户。文章通过实际操作步骤展示如何启用和安装合适的驱动模块，同时提供了验证驱动是否正确安装的方法。若使用场景仅限于普通图形处理，本文所述步骤已经足够。如果涉及高级需求如科学计算或 CUDA 应用，可以参考文末提供的相关文献。