PHP扩展

基于PHP+FFmpeg+OpenCC+Ollama本地大模型搭建全自动视频字幕翻译系统，Windows离线批量处理MKV视频，自动提取字幕、繁简转换、上下文AI翻译、字幕自动换行，硬压字幕输出MP4，全程不上传素材，保护视频隐私，适合自媒体、教学视频本地化汉化。

本文详细介绍如何在Ubuntu 26.04 LTS系统上，利用Ollama和Open WebUI完全离线运行ChatGPT风格的AI助手。无需API密钥或互联网连接，即可在本地CPU上部署Llama 3.2等小型模型。教程涵盖安装步骤、模型选择及浏览器界面配置，确保数据隐私且无持续成本，适合日常代码解释与文本处理任务。

本文介绍如何使用 Ollama 和 Llama 3.2 模型构建本地 AI 应用，实现电子设备列表自动分类。通过 Python 脚本读取原始数据、设计提示词并与本地大模型交互，将未分类物品按类别排序输出至终端及文件。项目完全离线运行，无需云端或 API 密钥，具备高隐私性，适合自动化日常任务并灵活调整模型与提示词。

本文介绍2025年AI开发最佳Linux工具。Linux凭借开源、高性能成为人工智能主要平台。文章涵盖TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，Scikit-learn、XGBoost等数据科学库，Jupyter、VS Code等开发环境，以及Docker、Kubernetes容器化部署方案。此外还涉及Spark大数据处理、OpenCV计算机视觉和Hugging Face NLP工具，助您高效构建与部署AI模型。

本文详细介绍 Ollama 常见问题解决方案，涵盖 macOS、Windows 及 Linux 系统的模型升级方法、GPU 兼容性检查与配置。内容包括如何通过环境变量调整上下文窗口大小、在 Docker 中启用 GPU 加速、禁用云端功能以保护隐私、设置代理服务器访问模型、优化 Flash Attention 与 K/V 缓存量化以减少内存占用，以及管理并发请求和模型加载策略。

本文介绍 Ollama 语音模型 Phonon 的使用方法。支持流式传输音频，实现边生成边播放。可配置不同声音，通过终端或 API 调用生成 WAV 格式音频。适用于 macOS、Linux 和 Windows 系统，支持将音频保存至文件或重定向输出，适合服务器环境及远程收听需求。

本文深入解析大语言模型推理的两个核心阶段：预填充与解码。预填充阶段处理提示词，受计算能力限制；解码阶段生成答案，受内存带宽限制。文章详细探讨了影响各阶段性能的关键因素，如上下文长度、模型大小及硬件瓶颈。同时介绍了 KV Cache 机制如何加速注意力运算，并分析了 TTFT、TPOT 等用户体验指标及其优化策略，旨在帮助开发者提升推理效率与吞吐量。

本文介绍 Ollama CLI 参考，涵盖模型启动、外部应用集成配置及交互式设置方法。支持 OpenCode、Claude Code、Codex、VS Code 等工具集成。详解多行输入处理、决策模型状态查询、语音交互功能以及模型的下载、删除、登录与自定义创建等完整操作流程。

本文介绍 Embeddings 技术，将文本转换为数值向量以便存储和检索。支持通过命令行、管道或 API 生成，输出为 JSON 数组。向量长度通常为 384 至 1024 维，采用 L2 归一化。适用于语义搜索、RAG 流程及向量数据库查询，推荐使用余弦相似度并保持一致的模型。

Ollama Web Search API 为模型提供最新信息，减少幻觉并提高准确性。通过创建免费账户获取 API Key 即可访问。该 API 支持 REST 调用及 Python、JavaScript 库集成，能返回网页标题、URL 和内容片段。适用于构建搜索代理或集成至 Cline、Goose 等工具，需确保模型上下文长度足够以处理大量搜索结果。