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LM Studio 换源问题
LM studio下载 首先进行LM的下载 （登录官网下载我没有用梯子应该可以直接下载，下载速度太慢可以尝试IDM） LM studio的官网：LM Studio - Discover, download 打开目录为C:\Users\xxx\AppData\Local\LM-Studio （这里的xxx是你自己的用户名） 然后以管理员模式打开powershell 切换到LM-studio 的根目录 cd C:\Users\woodrow\AppData\Local\LM-Studio 这里你要更改上面的woodrow（因为这是在我的电脑上的，更改为你自己的电脑的用户名） 现在输入命令 findstr /s /i /m /c:"huggingface.co" *.* 结果如下图 现在关闭power shell 回到 LM-Studio目录进入app-x.x.x.x（app后面只是版本号） worker.js** resources\app\.webpack\renderer\main_window\**index.js** 完整路径 C:\Users\woodrow\AppData\Local\LM-Studio
4K10编辑于 2024-11-24 - 来自专栏Java Tale
搭建本地大模型之LM Studio
之前分享了 Ollama 这次分享一下 另一款本地运行大模型的工具LM Studio 什么是 LM Studio？ LM Studio 是一款用于在您的电脑上开发和实验LLMs的桌面应用程序。 Windows LM Studio 支持 x64 和 ARM（Snapdragon X Elite）架构的系统。 Linux LM Studio for Linux 以 AppImage 的形式分发。 CPU：中央处理器 LM Studio 默认支持 AVX2 如何安装 LM Studio？ LM Studio 适用于 macOS、Windows 和 Linux。 不是所有 gguf 格式的模都能用 LM Studio 运行，你可以打开下面这个链接，这里所有模型都可以用LM Studio 运行:https://hf-mirror.com/lmstudio-community
13.6K12编辑于 2024-12-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LM Studio在本地运行LLM完整教程
LM Studio是一个免费的桌面软件工具，它使得安装和使用开源LLM模型非常容易。 但是请记住，LM Studio并不开源，只是免费使用 但是LM Studio是我目前见到最好用，也是最简单的本地测试工具，所以如果是本机测试使用的话还是推荐试一试他。 首先进入“lmstudio.ai”，下载并安装适合操作系统的版本: LM Studio，选择要安装的LLM。 可以看到LM Studio提供了极好的体验，为ChatGPT提供了一个很好的本地替代方案。 LM Studio提供了一种使用OpenAI兼容接口来提供模型的方便方法，这简化了与使用OpenAI作为后端的客户端的集成。
8.5K11编辑于 2023-12-19 - 来自专栏JavaEdge
LM Studio让你的Mac秒变AI神器！
0 前言 M芯片Mac想跑大模型，强烈推荐LM Studio。因为它支持专门为M系列芯片优化过的模型文件，运行速度快了不止亿点点！intel mac 不支持哦！ 本地运行大模型的工具中，LM Studio和Ollama是最受欢迎的两款。最近LM Studio新增了对MLX的支持。 1 MLX是啥？ 在最新版本的LM Studio中也特意做了标注和筛选，方便苹果用户下载。 2 下载和使用LM Studio 打开软件，左边栏是它的主要功能页面，包括聊天模式、服务器模式、查看已有模型等等： 进入发现页面，就可以搜索和下载模型了： LM Studio把MLX版的模型专门标注，列表里很容易找到 如LM Studio，以前只是偏后端软件，帮你在本地跑大模型。现在，它把聊天模式往前提，添加RAG功能。主动从后端走向前端的打法会逐渐成为各家的共同选择。AI应用大混战时代来了。
95310编辑于 2025-06-01 - 来自专栏AIGC大模型应用
LM Studio本地大模型调用实战
1 选择模型在 LM Studio 的 “开发者” 选项卡中选择模型：2 端口暴露设置暴露的端口（默认1234）：启用 CORS 后，可对接网页应用或其他客户端工具。 流式传输 V.S 累积完整响应注意"stream": true（流式传输：开启）参数:true（开启）时，LM Studio会在预测出标记（token）的同时将其逐一流式返回如将此参数设置为false（
1.2K00编辑于 2025-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
LM算法初识_lm算法效果
LM算法需要对每一个待估参数求偏导，所以，如果你的拟合函数 f 非常复杂，或者待估参数相当地多，那么就不适合使用LM算法了，可以使用Powell算法，Powell算法不需要求导。 ); a_lm=a_est+dp(1); % 在初始值上加上所求步长，作为新的评估参数 b_lm=b_est+dp(2); % 计算新的可能估计值对应的y和计算残差e y_est_lm = a_lm* cos(b_lm*data_1) + b_lm*sin(a_lm*data_1); d_lm=obs_1-y_est_lm e_lm=dot(d_lm,d_lm) % 这个值后面主要用于和上一次误差进行比对 ，从而调整阻尼系数 % 根据误差，决定如何更新参数和阻尼系数 if e_lm<e % 如果小于上一次误差 if e_lm<ep % 如果小于算法精度 break % 结束，说明该阻尼系数合理 else lamda=lamda/5; % 如果小于上一次误差，但大于算法精度，那么更新阻尼系数，同时将当前评估参数作为初始值重新计算 a_est=a_lm; b_est=b_lm; e=e_lm; disp(
1.9K30编辑于 2022-11-10 - 来自专栏架构驿站
深入了解如何通过 LM Studio 优化本地 LLM 性能
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 如何通过 LM Studio 优化本地 LLM 性能。 LM Studio 作为一款专为本地 LLM 设计的高效工具，以其强大的性能调优能力和灵活性，为用户带来了前所未有的优化体验。 本文将带大家深入探讨 LM Studio 的核心功能、工作原理及实用技巧，助大家解锁本地 LLM 性能的新高度，迎接智能时代的挑战 …… —01 — 什么是 LM Studio ？ LM Studio 正是一款应这一需求而生的强大桌面应用程序。 LM Studio 的核心价值在于，极大地降低了 LLM 在本地环境部署和使用的技术门槛。 这些成果被快速同步到 LM Studio 中，使用户能够直接受益。
1.3K10编辑于 2025-05-21 - 来自专栏全栈程序员必看
LM算法推导
---- 前言 LM在非线性优化中有着广泛的应用，CSDN中有很多写好的代码但是相关的公式推导却很少，所以我就把公式推导整理了一下。
68940编辑于 2022-11-10 - 来自专栏python3
解决cannot find -lm
-Wl,--sysroot=/ build/temp.linux-x86_64-3.6/MySQLdb/_mysql.o -L/usr/lib64 -lmysqlclient -lpthread -lm -Wl,--sysroot=/ build/temp.linux-x86_64-3.6/MySQLdb/_mysql.o -L/usr/lib64 -lmysqlclient -lpthread -lm
2.9K40发布于 2020-01-06 - 来自专栏【C】系列
【运放】LM358和LM324
前言 本篇博客就来大致和大家讲解下LM358和LM324大致的一些知识点，LM358和LM324都是非常经典的芯片。 如果你不了解什么是运放的话推荐你看下博主之前写的内容哟\^o^/ LM358概述 LM358 包含两个独立的、高增益的内部频率补偿的双运算放大器(它只具有两个运放) 高增益：指代放大倍数。 LM358引脚图功能 LM358引脚图如下图所示↓ LM358的引脚功能如下↓ ①脚是输出端 ②脚是反相输入端 ③脚是同相输入端 ④脚是负电源(双电源是负电源、单电源是接地) ⑤脚是同相输入端 LM358输出端不需要上拉电阻(上拉电阻就是处于高电平的工作状态) 输出电压范围为是：0V~VCC(1.5V)，这点与LM393(位电压比较器)是不同的。 LM358引脚图 LM324和LM358都是在我们做电路当中用到非常常用的运放芯片，是学电子必须要掌握的，对我们来说是非常重要的。
1.6K10编辑于 2024-03-24 - 来自专栏福大大架构师每日一题
prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
prefix LM 和 causal LM 区别是什么？ chatgpt： 好的，我们来仔细讲一下 Prefix LM 和 Causal LM 的区别。 1. Prefix LM (前缀语言模型) Prefix LM 可以看作是 Causal LM 和 Encoder-Decoder 模型的混合体。它将输入序列分为两部分： 1. 文心一言： Prefix LM 与 Causal LM 的核心区别解析 1. • 研究表明，Prefix LM 在上下文学习中表现优于 Causal LM。 • Causal LM： • 自由文本生成、对话系统、开放式创作等。 5.
15910编辑于 2025-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
c语言-lm_LM算法的more1978
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 这是一个数据拟合的例子，并没有采用面向对象的设计方法是使能更好的理解LM算法的流程，简约而不简单。算法详细过程不多介绍。 10,filename); *strchr(temp, '.') = '\0'; fs << temp << m; fs.release(); delete[] temp; } void LM ); Y = p.at<double>(0)*Y; return Y; }'; fs << temp << m; fs.release(); delete[] temp; } void LM double obs[] = { 19.21, 18.15, 15.36, 14.10, 12.89, 9.32, 7.45, 5.24, 3.01 }; double p0[] = { 1, 1 }; LM
61620编辑于 2022-09-27 - 来自专栏全栈程序员必看
ceres之LM算法
集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment 本文主要是解析ceres中的LM 算法过程，参考代码地址： https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/tree/master/internal/ceres 一、主要流程 先贴个图，LM算法的大概流程如下 可以看到，LM算法的输入为（1）雅可比矩阵J(x)；（2）残差向量f(x)；（3）待优化变量初值x0；（4）控制参数等 LM算法要求解的问题为： 图片 其中 图片 为残差函数，它的导函数为 图片 , 算法和dogleg算法（也叫狗腿算法）集成到统一的框架下–信赖域算法框架，不同的是LM算法求解dx的过程和狗腿算法不同，下面是LM算法求解dx的过程以及搜索半径的更新 TrustRegionStrategy _[i] = std::min(std::max(diagonal_[i], min_diagonal_), max_diagonal_); } } // D = diag{J'*J}/radius lm_diagonal
1.6K30编辑于 2022-11-10 - 来自专栏电子元器件
LM74500-Q1
LM74500-Q1 是一款符合汽车 AEC Q100 标准的控制器，与外部 N 沟道 MOSFET 配合工作，可作为实现低损耗反极性保护的解决方案。 LM74500-Q1 没有反向电流阻断功能，适用于对有可能将能量传输回输入电源的负载（如汽车车身控制模块电机负载）进行输入反向极性保护。 LM74500-Q1 控制器可提供适用于外部 N 沟道 MOSFET 的电荷泵栅极驱动器。LM74500-Q1 的高电压额定值有助于简化满足 ISO7637 汽车保护测试标准的系统设计。
50050编辑于 2022-03-17 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
利用r2ai与LM Studio本地运行GPT-OSS模型进行恶意软件逆向分析
Ollama vs LM Studio第三方问题可以通过运行我们自己的 LLM 服务器来解决，例如使用 Ollama 或 LM Studio。 在上面安装 Debian 和 CUDA 驱动后，我们就可以运行 Ollama 或 LM Studio 了。 Ollama 有点慢，而 LM Studio 的优势在于速度更快、配置更容易，并且它的模型库包含 gpt-oss（免费）。 r2ai 与 LM Studio我启动了 LM Studio 服务器，并确保我的工作主机可以远程访问它（“在本地网络上提供”）。 要列出 LM Studio 上可用的模型，使用：r2ai -e model=?，然后选择一个。
7110编辑于 2026-01-07 - 来自专栏全栈程序员必看
lm算法讲解_m算法
你说的不会是lm吧？←(注：这是LM)我所知的没有“IM”这个单位 lm 是光通量的单位，中文：流明 相当于一烛光的均匀点辐射源穿过一个立体角(球面)的通量，也相. 即LM曲线方程为 150=0.2Y-5r 分别用LM曲线方程与(1)问中的三条货币需求曲线联. 在建筑中lm是一个什么单位。长度还是面积。 lm是光通量的计量单位。 英文缩写(lm)。光通量是描述单位时间内光源辐. LM的辅助回归式et 请问这个回归式的系数该如何计算？标准差呢？ LM检验即拉格朗日乘数检验，用来检验模型残差序列是否存在序列相关。 )attach(byu)lm(salary~age+exper)lm(salary~. 我想知道W和LM的换算方法 当波长=555nm光源的光功率等于1W时(注意不是电功率)，其辐射光通量为683lm；当波长=460nm光源的光功率等于1W时，蓝光的辐射光通量为41lm；而当波长=660.
1.1K10编辑于 2022-11-10 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
冻结Prompt微调LM： T5 & PET & LM-BFF
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。 以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。 在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说） 无需额外的分类层的参数引入，微调成本低 标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比 MRC 微调和预训练的Gap更小，任务转化成LM任务后一致性高 T5 paper: 2019.10 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified 以上每个任务对应的多个prompt模板，分别固定prompt微调LM得到一版模型，然后在大量的未标注样本上进行预测，再对多个模型的预测值进行加权得到伪标签。
2.7K81编辑于 2023-02-26 - 来自专栏Linux知识
LM2596降压DCDC芯片
LM2596是一款经典的降压DCDC芯片；内部开关频率只有150KHz，最高效率90%左右（输入25V，输出12V）。3.3V固定输出版效率只有约73%。 某宝上随手一搜就有很多这颗芯片的板子： 最大输出电流：3A 输入电压范围：4.5V~45V 输出电压范围：3.3V~37V 典型应用：5V输出 芯片封装与引脚定义： LM2596-ADJ 5V输出： 开关频率提高，电源纹波变小，环路的带宽变高， 系统的瞬态响应会好，同时频率越高，电感量越小（对应pcb尺寸），但是同时Buck的开关损耗和电感的迟滞和涡流损耗也变大了，实际设计中需要做一些取舍； 由于LM2596 原理如下： 当LM2596内部开关管导通时，12V电压通过导通的开关管，从IC的2脚给L1和C2、C3充电和负载供电，L1和C2、C3储能，1N5824截止；当LM2596内部开关管截止时，IC的2脚不再输出
95710编辑于 2025-02-19 - 来自专栏tencent cloud
【Debug日志 | LM Loss下降问题】
语言模型 Loss 死活降不下去：[B,T,V] × [B,T] 的“对齐/掩码”两连坑（未 shift + PAD 未屏蔽）排障实录场景：训练中文小 GPT（Causal LM）。 import torch, torch.nn.functional as Fdef lm_loss_wrong(logits, labels, pad_id): # logits: [B,T,V] .., 0] = bos_id return y2️⃣ 布尔掩码 + 对分母做精确归一（避免被 PAD 稀释）import torch, torch.nn.functional as Fdef lm_loss_masked
24110编辑于 2025-09-12 - 来自专栏生信技能树
CIBERSORT根据LM22来分类
发表在 Nat Methods. 2015 May;的文章，至今（2019-10-14）引用已经近1000啦，提出了一个非负矩阵分解的算法CIBERSORT根据LM22来计算不同类型细胞的比例。 数据在Supplementary Table 1 Leukocyte signature matrix (LM22). Details of LM22, including gene expression matrix and source data. （后面我们会出一系列教程） 这是一个很火爆的数据挖掘方向 我安排我们生信菜鸟团数据挖掘团队成员帮忙收集整理了全部使用CIBERSORT在bulk癌症转录组数据看LM22免疫细胞比例的文章，详细列表如下： 拿到使用CIBERSORT在bulk癌症转录组数据看LM22免疫细胞比例的TCGA数据挖掘文章，建议回复之前先象征性的打赏一下，谢谢理解。
5K30发布于 2019-10-20
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