一、故障现象 终端无法通过无感知认证成功。 二、组网拓扑 常规网络拓扑如下： 拓扑描述： PC通过接入、汇聚交换机连接到核心，PC的网关在核心上， 下联认证全部开在核心上 三、可能原因 18K配置错误导致没有发起无感知认证 ； SAM未开启无感知功能，导致无法学
2025-06-13
一、故障现象描述 S6120下联终端1x认证成功但是无法上网。 网络拓扑图： 二、故障排查分析 通过show dot1x su查看对应用户有认证表项； 查看配置发现有配置aaa授权； 进一步通过debug scc user au
2025-06-12
在实际使用中，Ollama本地大模型生成的内容往往差强人意，有时候生成速度也一言难尽，这时就需要调整一下模型参数。在 Ollama 中，模型参数主要用于控制模型的行为和推理过程。通过调整这些参数，你可以影响模型的输出质量、生成速度、资源占用等方面。 1、如何查看和修改Ollama模型参数 查看O
2025-06-11
在前面的系列文章中我们了解了如何在自有的项目中集成Ollama大模型，同时也知道了如何根据项目自身情况自定义大语言模型，从而完成与项目的集成。现在我们进一步探讨Ollama的环境变量调优，使之可以充分调动本地机器的软硬件资源，以提升系统的性能。同时Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐
2025-06-10
在Ollama进阶过程中，我们通过前面的两篇文章了解了如何将Ollama大模型服务应用到自己的项目中，这使得Deepseek、QWQ之类的本地大模型有了具体的用途。 然而在实际的项目中，需求往往是千变万化的，一个大模型可能满足不了需求，甚至有时需要的也不一定是大模型，而是嵌入式模型、视觉模型、
2025-06-09
在“Ollama进阶：在Python、Java、Go项目中集成Deepseek、QWQ大模型”一文中，我们讲到了在Java、Python、Go语言项目中整合Ollama中运行的Deepseek、QWQ、LLaMA、Mistral、Gemma本地大模型服务。本文则讨论在JavaScript（包括 No
2025-06-06
在“Ollama入门：一键启动本地DeepSeek大模型”一文中，我们介绍了Ollama的基本使用方法，同时也推荐了ChatBox、Cherry Studio等AI智能客户端来完成文字、图片、语音等多模态输入，实现与 AI 的交互。 但是，仅仅这样常常不足以满足实际的需要，而在线版的Deeps
2025-06-05
Ollama在AI大模型领域与风靡一时的应用容器引擎Docker有着相似的角色。对于熟悉Docker的小伙伴，接触到Ollama时就会发现Ollama 的 shell 命令和 Docker 极其相似，比如 Ollama 通过ollama pull下载模型、ollama run运行模型 ，类似 Doc
2025-06-04
感谢“AI界拼多多”的DeepSeek，解开了“AI大模型”的神秘面纱，让普通笔记本也能跑起“大神们”的“神器”。当然在DeepSeek“一朝成名天下知”的其实早有默默耕耘的LLaMA、Qwen等等，以及能让这些大模型在本地电脑上一键启动的开源项目——Ollama。下面就一起来探一探这个通往AI大模
2025-06-03
一、故障现象描述 交换机下联口(0/1)开启DOT1X认证和端口安全后，终端认证后无法访问外网。 场景拓扑 二、故障排查分析 交换机上配置了端口安全将需要认证的终端添加到端口安全的表项中，此时会往底层通告静态的MAC表项。没有配置端口安全绑定的表项是空。 未绑定：
2025-05-07