LLAMA.CPP升级到0.7的命令参数（免思考） 经验技巧
yblgt@yblgt-ThinkStation-P710:~/llama.cpp$ ./build/bin/llama-server -m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf --port 8000 --host 0.0.0.0 -t 12 --threads-...
Strata运行IQ2_XS 经验技巧
运行命令：
yblgt@yblgt-ThinkStation-P710:~/Strata$ ./setup.sh --host 0.0.0.0 --api-key 123456
挂载模型：
http://100.108.44.45:8080/v1
更新命令
cd ~/Strata
./update.sh
Model and engine
Model
qwe...
STRATA安装方法 经验技巧
git clone https://github.com/Niko1221/Strata.git
cd Strata
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
./setup.sh --host 0.0.0.0 --api-key 123456
（加0.0.0.0，否则其他电脑不能访问）
Ubuntu 安装 Strat...
llama-optimus的安装和测试
安装 pipx
bash
sudo apt update
sudo apt install pipx
确保 pipx 管理的程序路径已加入 PATH
bash
pipx ensurepath
安装 llama-optimus
bash
pipx install llama-optimus
4、命令
llama-optimus \
--llama-...
针对IQUIZ评测的模型运行参数和测试命令参数 经验技巧
./build/bin/llama-server \
-m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf \
--port 8000 --host 0.0.0.0 \
-t 12 --threads-batch 12 \
--n-gpu-layers 999 \
-c 20000 --...
从UBUNTU拷贝文件命令 经验技巧
使用POWERSHELL
scp -r yblgt@100.108.44.45:~/outputs/20260929_111046/reports C:\
输入密码后操作
*使用场景：拷贝IQUIZ测试报告
python3 -m venv .venv-evalscope
source .venv-evalscope/bin/activate
evalscop...
UBUNTU24.04安装EvalScope和运行命令 经验技巧
创建并激活虚拟环境（推荐）
用 conda 或 Python 自带的 venv 隔离环境，避免依赖冲突。官方推荐使用 Python 3.10。
bash
使用 conda（如果已安装）
conda create -n evalscope python=3.10
conda activate evalscope
或者使用 venv
python3 -m v...
家中新挂硬盘UBUNTU24.04启用WEBUI命令 经验技巧
重新启动它
你之前应该是在 webui-env 这个虚拟环境里启动的。标准启动方式：
bash
复制
下载
cd /home/yblgt/projects/webui-env
source bin/activate
open-webui serve
如果想让它后台跑、关掉终端也不停：
bash
复制
下载
cd /home/yblgt/projects/we...
Bonsai-2-27B执行命令 经验技巧
yblgt@yblgt-ThinkP710:~/hll$ /home/yblgt/hll/build/bin/llama-server \
-m /data/models/bonsai-27b/Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0.gguf \
--port 8000 --host 0.0.0.0 \
-t 12 --threads-bat...
LLAMA.CPP V0.5运行qwen3.8-27b较好的参数（输出平均34token/s） 经验技巧
注:256K肯定OOM,100K没问题，内存占用81，上下文还能上升一点，没时间 试了
./build/bin/llama-server -m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf --port 8000 --host 0.0.0.0 -t 12 --threads-...
最新投入使用的模型调用命令（2026-9-23） 经验技巧
./build/bin/llama-server \
-m /data/models/is-qwen3.8-35b/Qwen3.8-35B-A3B-Distill.APEX-I-MiniPlus-V2.1-Abliterated.gguf \
--port 8000 --host 0.0.0.0 \
-t 12 --threads-batch 12 \
--...
WORKBUDDY,TRAE搜索资料模板 经验技巧
检索主题：
要求：
至少覆盖 8 个独立来源，逐个列出链接
从以下角度分别检索：官方/政策、行业媒体、企业公开信息、技术社区
优先权威源（gov.cn、行业协会、上市公司公告），自媒体内容需标注
时间范围：近12 个月
关键数据标注来源；多源冲突时单独列出，不要取平均值
最后给我一份"信息缺口"清单：哪些点你没找到可靠来源...
dflash2 启动命令 经验技巧
cd ~/llama-dflash
./build/bin/llama-server \
-m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf \
-md /data/models/Qwen3.8-27B-DFlash2/Q4_K_M.gguf \
--port 8001 --host 0.0...
更新LLAMA.CPP后优化命令对比 经验技巧
原命令：./build/bin/llama-server -m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf --port 8000 --host 0.0.0.0 -t 12 --threads-batch 12 --n-gpu-layers 99 -c 102400...
安装Knowflow踩坑及利用TRAE排错过程
KnowFlow / RAGFlow 部署故障排查与解决
三个相互叠加的根因——硬编码 IP 失效、Elasticsearch 内存超限、RBAC 初始化竞态——的定位过程、修复措施与验证结果。
应用
KnowFlow v2.1.8（RAGFlow slim）
服务器
7.6GB RAM · 无 Swap · 公网
日期
2026-08-26
状态
已解决 ...
QWEN3.8-27B参数调优
原命令：
yblgt@yblgt-ThinkP710:~/llama.cpp$ ./build/bin/llama-server -m /data/models/unsloth-qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf --port 8000 --host 0.0.0.0 -t 12 --threads-batc...
安装LLAMA.CPP 经验技巧
安装 NVIDIA 驱动与 CUDA
最稳妥的方式是使用 Ubuntu 的官方源来安装驱动，它能自动处理依赖关系，避免冲突。
更新系统并安装驱动工具
bash
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y ubuntu-drivers-common build-essential
自动...
一把老骨头
CISA,CISP,PMP,27001LA
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Чтобы начать играть ...
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Профессиональный рем...
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