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来得有人处理，所谓的闭环，就是 指告警发出、认领、协作处理、问题恢复、复盘改进的整个过程。 虽然事件降噪的几个手段落实之后，事件数量确实变少了，但是处理告警事件显然不是一个让人愉快的事 情，不愉快的事情就要团队共担，所以第一个手段就是排班，专人做专事。 排班，专人做专事 这个手段听起来并不高大上，但确实非常有效。值班期间虽然提心吊胆的，生怕背锅，但因为是轮班制， 心里总有个盼头，挺过这个周期就好了。

. . . . . . . . . 21 4.3 步骤二 docker 部署 lobechat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.4 愉快使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.5 部署常见问题 . . . . . . . . . . lobehub/lobe-chat 镜 像 的 最 新 版 本 来 启 动 容 器。 lobe66，记好，后面启动网页界面时，很快就会用到。 到这里，我们已经安装部署完成 lobechat. 4.4 愉快使用 打开浏览器，输入: localhost:10084，就会进入首页，界面布局如图 23所示。如 果喜欢暗黑模式，可以点击左下角设置调整。 Figure 23: 现在大模型界面是这样 我们还可以调整为其他背景模式，调整后界面如图

如果你仍然觉得使用 llama.cpp 有困难，我建议你尝试一下 LM Studio 这个平台，它允许你搜索和运行本地的 大规模语言模型。Qwen1.5 已经正式成为 LM Studio 的一部分。祝你使用愉快！ 1.5 Ollama Ollama 帮助您通过少量命令即可在本地运行 LLM。它适用于 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统。现在， Qwen1.5 正式上线 Ollama，您只需一条命令即可运行它： 很遗憾，save_quantized 方法不支持模型分片。若要实现模型分片，您需要先加载模型，然后使用来自 transformers 库的 save_pretrained 方法来保存并分片模型。除此之外，一切操作都非常简单。祝您 使用愉快！ 1.9 GGUF 最近，在社区中本地运行 LLM 变得越来越流行，其中使用 llama.cpp 处理 GGUF 文件是一个典型的例子。通 过 llama.cpp，您不仅可以为自己的模型构建 GGUF

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