测试openclaw 的前端版本，和openclaw gateway 版本是否一致；
通常将 openclaw 升级到最新版本
npm update openclaw
npm list openclaw
2fen@ E:\2fen
└── [email protected]
确保本地 llm 服务正常运行,
启动vllmOllama服务已成功启动！
- 服务地址 ： http://127.0.0.1:11434/v1
测试本地llm 运行状态：
curl http://127.0.0.1:11434/v1/models
$env:OPENCLAW_STATE_DIR="e:\指定路径\.openclaw"; $env:OPENCLAW_CONFIG_PATH="e:\指定路径\.openclaw\openclaw.json"; node ./node_modules/openclaw/dist/index.js gateway
用以上命令直接在指定位置运行 openclaw gateway
Z-Image-GGUF实战落地：设计师团队用Z-Image替代Midjourney的迁移方案 1. 项目背景与迁移价值 最近和几个设计师朋友聊天，发现他们都在为同一件事发愁：Midjourney的订阅费用越来越高，而且对中文提示词的支持总感觉差那么点意思。每次想生成一张符合中国审美的设计图，都得绞尽脑汁把中文翻译成“地道”的英文，效果还不一定理想。 正好，阿里通义实验室开源了Z-Image模型，而且现在有了GGUF量化版本，能在消费级显卡上流畅运行。我花了些时间把它部署起来，让设计师团队试用了一个月，结果出乎意料地好。 这篇文章，我就来分享一下我们团队从Midjourney迁移到Z-Image-GGUF的完整方案。这不是简单的技术部署指南，而是经过实战验证的迁移路径，包括成本对比、效果评估、工作流调整，以及我们踩过的那些坑。 2. 为什么选择Z-Image-GGUF？ 2.1 成本优势：算一笔经济账 先说说最实在的——钱。 我们团队原来有5个设计师使用Midjourney，每人每月30美元的标准计划，一年下来就是： 5人 × $30/月 × 12月 = $180
文章目录 * 一、Llama 3.1 系列的演进与发展历程 * 二、大型语言模型的力量：Llama 3.1 405B * 三、Llama 3.1 405B 部署教程 * 四、Llama 3.1在客户服务中的运用 一、Llama 3.1 系列的演进与发展历程 自开源LLM（大语言模型）兴起以来，Meta公司凭借其Llama系列逐步在全球AI领域占据重要地位。2024年7月23日，Meta发布了Llama 3.1系列，标志着该系列在技术上的一次重要飞跃。 Llama 3.1的发布不仅在算法优化和性能提升方面做出了突破，还在数据处理和模型架构上进行了革新。随着版本的不断迭代，Llama系列逐步从最初的研究原型发展为一个功能强大、易于扩展的工具，深刻影响了开源AI生态的进步。 本篇文章将详细回顾Llama 3.1系列的演进历程，探讨其在开源领域的重要贡献以及未来发展的潜力。 这一成就的背后，是超过15万亿的Tokens和超过1.
第一章：VSCode Copilot无法登录问题概述 Visual Studio Code（VSCode）中的GitHub Copilot作为一款智能代码补全工具，极大提升了开发者的编码效率。然而，在实际使用过程中，部分用户频繁遭遇Copilot无法正常登录的问题，导致功能受限或完全不可用。该问题可能由多种因素引发，包括网络连接异常、身份验证失效、插件配置错误或系统环境限制等。 常见表现形式 * 点击“Sign in to GitHub”后无响应或弹窗无法加载 * 登录完成后仍提示“GitHub authentication failed” * Copilot状态始终显示为“Not signed in” 基础排查步骤 1. 确认网络可正常访问GitHub服务，必要时配置代理 2. 检查VSCode是否已更新至最新版本 3. 重新安装GitHub Copilot及GitHub Authentication扩展 验证身份认证状态 可通过开发者工具查看认证请求是否成功发出。在VSCode中按 F1，输入 Developer: Open
用Z-Image-Turbo做AI绘画，效率提升五倍实录 在内容创作节奏日益加快的当下，图像生成的速度已成为决定项目能否按时交付的关键因素。电商海报、短视频配图、教育可视化素材——这些场景都要求“即时出图”。传统文生图模型如 Stable Diffusion 虽功能强大，但动辄数秒的生成延迟和复杂的部署流程，已难以满足高效生产的需求。 而阿里通义实验室推出的 Z-Image-Turbo，作为 Z-Image 系列的蒸馏优化版本，凭借 8 步高质量出图、亚秒级响应、原生中文支持、消费级显卡友好性 等特性，正在重新定义 AI 绘画的效率边界。本文将基于实际使用经验，全面解析其技术优势与落地实践，还原一次真实场景中效率提升近五倍的技术升级过程。 1. 技术背景与核心价值 1.1 为什么需要更快的文生图模型？ 当前主流扩散模型（如 Stable Diffusion 1.5/2.1/XL）通常依赖 20–50