人脸离线识别SDK Linux ARM版

对于学习Python小伙伴，在 Linux 系统上部署 Python Web 应用，通常会使用像 Apache、Nginx、或者 Gunicorn 这样的 Web 服务器。 对于学习Java小伙伴，在 Linux 系统上部署 Java Web 应用程序通常需要安装一个 Servlet 容器或应用服务器，如 Apache Tomcat 或 Jetty。

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cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf [Service] Environment=OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 如此配置后，即可由一台GPU服务器为本地局域网提供大语言模型的服务。 本地有多张GPU，如何用指定的GPU来运行Ollama？

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filterworkers 或 -w Logstash会为 过滤插件（filter） 运行多个线程。例如： bin/logstash -w 5 为Logstash的filter会运行 5 个线程同时工作。 注意：Logstash目前不支持输入插件的多线程，而输出插件的多线程需要在配置内部设置。

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可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端SDK：将模型封装成适配本地服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可集成在其他程序中运行。首次联网激活后即可纯离线运行，占用服务器资源更少，使用方法更灵活 设备端SDK 支持图像分类、物体检测、图像分割模型 训练完成的模型被打包成适配智能硬件（不含服务器）的SDK，可进行设备端离线计算。

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MPS客户端优雅退出：使用性能最优型的容器进程退出前先执行发送SIGUSR1信号给MPS进程再等待2秒后最终退出，（此过程中MPS进程收到信号后会使mps客户端挂起，不再发送kernel）。 MPS尽可能不要使用多GPU：通过MPS使用多卡时，容易引发故障传导，导致多卡上的任务都引发异常。 平台&业务层高可用：上层平台尽可能实现业务层高可用，并支持容错及迁移。

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部署形式 纯软件版 交付语音私有化部署包软件，可远程协助部署在本地服务器内，支持单机部署、多机部署、集群部署，适配最新主流GPU、CPU显卡。 一体机版 交付搭建了语音私有化部署包的软硬一体机服务器，支持多种配置选择，开箱即用，方便快捷。 特色优势 识别效果领先 采用百度领先的语音识别技术，特定场景下近场中文普通话识别准确率达98%，可以极大程度确保识别结果的业务可用性。

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可纯离线完成部署，服务调用便捷 服务器端SDK：将模型封装成适配本地服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可集成在其他程序中运行。首次联网激活后即可纯离线运行，占用服务器资源更少，使用方法更灵活 提供基础版、加速版（已支持通用x86、通用ARM芯片）两种版本，可根据业务场景需求选择。 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK，可进行设备端离线计算。

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比如鉴权线程被挂起了，导致无法更新鉴权结果。 508 鉴权失败，产品未授权 509 鉴权失败，机器指纹有误 2012 鉴权失败，鉴权服务器全部不可用。

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