AI应用-龍騰博客

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以下是 AI应用相关的文章

2026-08-20
Fnos docker安装Hermes模型选择 Hermes 切换模型必须用 CLI 命令，在容器内执行： bash cd /vol3/1000/docker/hermes/ docker compose exec hermes hermes model 这会进入交互式的模型选择器。
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- 内网
- docker
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2026-08-20
Open WebUI（Ollama）调用searxng出现问题如果确实是在这个Open WebUI（Ollama那套，8081端口）里测试的，最可能的原因是Docker网络隔离你截图里配置的地址是 http://searxng:8091/search?q=<query>，用的是容器名做主机名解析。但要注意：
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- docker
- AI应用
2026-08-20
查看哪个模型现在占着内存看你问的是"哪个模型现在占着内存"，分两条线查，因为你现在llama.cpp和Ollama是两套独立管理机制，各自看各自的：查 llama.cpp 这边（三个大模型手动切换那套）直接看容器运行状态,谁在跑就是谁占内存： docker ps --filter "name=llama-" 有输出说
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- docker
- AI应用
2026-08-20
本地大模型部署：从 qwythos 迁移到三模型手动切换方案记录时间：2026年8月19日-20日涉及范围：qwythos 迁移到 Ollama、新增 GLM-4.7-Flash 和 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、内存 OOM 排查、最终三模型手动切换架构落地一、背景与目标硬件环境主机：fnOS-Ser8（Ryzen AI
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- docker
- AI应用
2026-08-16
Obsidian AI 插件（Copilot / Vault Operator）vs WorkBuddy 对比与配置 tags: [obsidian, workbuddy, copilot, vault-operator, ai插件] date: 2026-08-16 status: 进行中一、插件 vs Agent：核心区别一句话总结：Smart Connections + Copilot 是"住在 Obsi
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- AI应用
2026-08-15
Hermes Agent + 飞书 + Gemini + Ollama 本地兜底完整部署教程在 SER8 上新建一个独立的 Hermes 实例(容器名 hermesII),对接国内飞书,主模型用 Gemini,配额用完时自动切换到本地 Ollama 兜底。这份教程是把实际部署中踩过的所有坑(反复重启、配置报错、fallback不生效、响应慢等)全部填平后的最终版本,照着做可以少走弯路。架
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2026-08-12
Obsidian + WorkBuddy + Hermes + SER8 保姆级搭建教程（完整修订版）说明：这份教程已经把实际部署中踩过的坑（网络模式、权限、路径映射）全部修正进去，照着做可以少走弯路。适用场景：MacBook Pro（装 Obsidian + WorkBuddy）+ SER8 fnOS（Docker 跑 Syncthing + Ollama/llama.cpp + Hermes）
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2026-08-10
Obsidian + WorkBuddy + SER8 保姆级搭建教程适用场景：MacBook Pro（已装 Hermes + WorkBuddy）+ SER8 fnOS（已装 Docker、Ollama、llama.cpp）目标：用 SER8 存数据、跑本地模型，MacBook 上原生 Obsidian 写作，公文/心得走本地模型保密，学习资料走云端模型提效率。
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2026-08-03
语音转文字（长音频分段处理 + 内存限额）方案配合之前的 whisper.cpp Vulkan 部署指南使用，解决长录音（会议、课程）导致的内存占用问题，避免跟 Qwen3.6-35B 抢内存触发 OOM。第一步：docker-compose.yml 加内存限额在原来的基础上加 deploy.resources.limits，给 whisp
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2026-07-09
Open WebUI 知识库能力补全教程：文档解析依赖 + bge-m3 中文嵌入目标：解决 .docx/.doc 上传失败问题，并让知识库检索对中文更准确适用范围：你现有的两套 Open WebUI ——
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