没有留在北京，避免了高位接盘的风险

在人生的旅途中，我们常常会遇到需要做出重大抉择的时刻。2015年到2016年间，我就面临着这样一个关键的决定 —— 是否留在北京。当时，我正在北京的集团公司借调工作。按照原本的计划，我很可能会选择留在北京发展。给孩子创造更好的高考机会，解决妻子工作调动的问题等等。然而，最终我还是选择回来。这个决定并非轻易做出，而是经过深思熟虑的结果。北京的生活节奏快、压力大，与我们习惯的生活氛围有些格格不入。我们权衡再三，觉得熟悉的环境和生活质量对我们来说更为重要。回顾这个决定，我不禁感慨万千。如果当年选择留在北京，买了房子，现在可能会面临房价下跌带来的经济压力。尽管北京的工作可能会带来更高的收入，但这些额外收入很可能会被房价下跌所抵消。这让我意识到，有时候看似消极或保守的选择，并不一定就是完全的坏事。生活中没有绝对的对错，每个选择都有其利弊。重要的是，我们要根据自己的价值观和生活需求做出最适合自己的决定。人生不仅仅是职业的发展。家庭的幸福、生活的质量、个人的成长同样重要。有时候，选择一个能让自己和家人感到舒适和快乐的环境，可能比追逐所谓的"更好"机会更有意义。

财经投资 · 2024-07-28
没有留在北京，避免了高位接盘的风险

借着儿子的问题，追一下我的童年夏日

儿子问我:"像今天一样的高温天,当年没有空调,怎么过啊?" 我不禁回想起童年的夏日, 那时候没有空调也没有风扇，夏日都是姥娘手里的蒲扇，扇啊扇啊，伴我入睡。如今,姥娘已经99岁高龄,身体依然硬朗,只是记忆力大不如前,已经叫不出我的名字。 我小的时候,父母工作繁忙,我和弟弟被分别送回两边的农村老家生活。虽然我是所谓的城市孩子,但直到上学前,我的整个童年都是在老家度过的,与姥娘朝夕相处。 姥姥虽然没有文化,在某些观念上也有她的局限。但是在这个大家庭的历史记忆中,她和姥姥娘两个女人挑起了整个家庭的重担。姥爷常年在县里工作,家里的大小事务、生产队的劳动工分都落在了她们肩上。虽然生活压力很大，但是她们让所有的孩子都完成了高中以上的教育。 我想,一个家庭一代人的飞黄腾达可能是偶然的,但每一代人在自己的时代中努力进步,才是家庭不断向上的必然。我的妈妈毕业后留在了市里,迈出了到城市的一步,为我创造了更好的教育环境。如今,姥娘的子女们都有不错的生活条件,作为回报，她的晚年生活也比老家的许多老人要好得多。 我每隔一两个月就会回去看看。人老了最怕的就是孤独，姥娘曾经的朋友、邻居都已相继离

思考感悟 · 2024-07-28
借着儿子的问题，追一下我的童年夏日

周末刷了三部电影

这个周末狂刷了三部电影，谈判专家一群香港的老年戏骨演绎的电影，虽然有个别的剧情下次整体还是非常不错的，值得一看。 这部韩国电影前前后后看了一个多月，对于这种温情剧我总是看不进去，当时老婆看的还挺受触动的。周末抱着看完清理空间的思想把它看完了，还可以。避免自杀总是在现在的环境下还是积极的。 作为豆瓣评分党，看到这部片子分数不低就下了下来，只是情节低幼被老婆鄙视，不过强迫症作祟，还是过后一个人看完了。

生活记录 · 2024-07-28
周末刷了三部电影

Google gemi ai 收费变化

当此邮件翻译成您帐号的主要语言后，会立即向您发送该语言版本的邮件副本。 我们预计，此流程需要3个工作日的时间。亲爱的双子座API开发人员，从2024年5月14日开始，启用云计费的项目将仅为Gemini API请求计费。这是从最初宣布的2024年5月2日推迟的。我们知道这可能会对您组织的规划产生影响，因此我们在下面提供了详细信息来帮助您。注意：此提醒适用于Google AI for Developers的Gemini API（在云控制台中称为生成语言API），与Vertex AI Gemini API无关。你需要知道的2024年5月2日，以下更改将生效：管理您使用Gemini API和Google AI Studio的Gemini API服务条款将更新。 预览新条款。2024年5月14日，以下更改将生效：将推出Gemini API的现收现付定价。您仍然不会因直接在Google AI Studio中与Gemini模型的交互而被收取费用。如果您从禁用计费的项目中使用Gemini API，您仍然可以免费使用Gemini API，而无需我们的付费计划中提供的福利。如果您从已启用计费的项目中使用G

技术专业 · 2024-07-27

安装NVIDIA显示卡

下载驱动和卸载、禁用自带驱动程序 1.1 查看系统显卡型号 lspci | grep -i nvidia 1 1.2 从NVIDIA官网下载相应驱动 官网网址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us1.3 卸载Ubuntu自带的驱动程序 sudo apt purge nvidia* 1 1.4 禁用自带的nouveau nvidia驱动 打开/etc/modprobe.d/blacklist.confsudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 1 如果提示没有vi就执行下面命令安装一下：sudo apt install vi 1 在blacklist.conf文件中最后添加如下内容blacklist nouveau options nouveau modeset=0 1 2 然后保存退出。1.5 更新 sudo update-initramfs -u 1 1.6 重启电脑 sudo reboot 1 1.7 查看是否将自带的驱动屏蔽 lsmod | grep nouveau 1 没有

技术专业 · 2024-07-27

解决安装gamma2模型错误的处理的错误

执行：ollama run gemma2:27b Error: llama runner process has terminated: signal: aborted (core dumped) CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED current device: 0, in function cublas_handle at /go/src/github.com/ollama/ollama/llm/llama.cpp/ggml-cuda/common.cuh:826 cublasCreate_v2(&cublas_handles[device]) GGML_ASSERT: /go/src/github.com/ollama/ollama/llm/llama.cpp/ggml-cuda.cu:100: !"CUDA error"解决方式： curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shDownloading ollama... ####################

技术专业 · 2024-07-27

再见了陪伴我们9年的“小白”

2024年母亲节和老婆定下了更换电车的决定。一周后的517电信日最终完成了车辆的置换，和飞度（小白）再见了。 相伴9年，内心不舍，记录下她为家作出贡献的九年。 到来2015年还是我们分隔两地的状态，因为我在济南接送孩子，老婆在老家的公司刚刚成立，位于郊区通勤不便，决定再买一辆车。当时因为资金问题，最终选定了7万元左右的飞度，开始的考虑只是市内通勤。 因为工作原因老婆定期记录下了车辆的公里数，看到了“小白”每周的奔波。 守候虽然两地分居，但是老婆坚持每个周末开车往返400公里回来济南家中，所以在儿子成长的过程中，我们和别的家庭没有什么不同，甚至家庭关系更加紧密。 在一周的工作通勤之后，周五晚上带着一车的食材回来，然后静静地在楼下等到周一凌晨，陪着老婆回到工作单位。每个周末、每个节假日从未中断，当时的济青高速只有两车道，堵车几个小时是经常的事情。 规划2017年陪着我们跑了潍坊若干楼盘，买入、卖出的收益让我们在儿子教育规划上也增强了信心。 工作日的通勤、每个周末的奔波，在三周年的时候，她已经奔跑了6万多公里。用老婆的话说小白的辛劳超出的了养尊处优只是负责接送儿子的CRV。 团聚2018年

生活记录 · 2024-05-22
再见了陪伴我们9年的“小白”

思想的财富

人活到一定年纪，最大的财富不是丰厚的存款，体面的工作。而是思考的习惯，坚韧的心态，以及随时都饱满的精力～这个世上只有一种破产，那就是精神储蓄的清零….

思考感悟 · 2024-05-18
思想的财富

白嫖的GPU算力足以训练一个自己的大模型

前言在本地部署微调模型的过程中，遇到了严重的挫折，为了追求性价比购买的AMD显卡，使用训练好的模型还好，但是尝试在本地部署微调环境时才发现问题比较多。 在支持的生态方面远远落后于NVIDIA显卡，英伟达的cuda实在是太方便了，近乎傻瓜化的安全就可以使用，而AMD的ROCm安装过程中各种报错，查找资料修正颇为费劲。关键是我还准备了一个Ubuntu的24.04的新系统，遇到问题后可供借鉴的资料太少。 费尽力气安装完成后，发现AMD的官网中ROCm不支持我的这个消费级显卡。 再次回首看了一眼NVIDIA的显卡价格，实在超出我的预算。 多重打击下决定使用网络算力进行模型微调，在众多的选择中google的Colab服务，为什么选择Colab？因为免费，其它的都不是考虑的问题了。 暂时放弃本地部署后，网络微调让我重拾信心，可以在完全免费的情况下微调出有一个自己“调教”的大模型出来。前提是你的数据不涉及隐私和数据安全的内容。 部署步骤1. 打开项目unslothhttps://github.com/unslothai/unsloth 选择Llama3进行训练，一键引导到google的Colab上进

技术专业 · 2024-05-10
白嫖的GPU算力足以训练一个自己的大模型

利用开源的Maxkb构建一个本地部署的AI知识库

概要今天安装了一个个人的知识库，使用的Maxkb这个开源的知识软件。为了随时可以获取访问，同时兼顾内部部署的安全性，选择了家中Nas部署的方式。安装过程 在群辉nas上打开docker，搜索Maxkb这个开源项目 下载并配置。需要修改有两个地方，端口我选择使用4444。创建一个工作目录并映射到/var/lib/postgresql/data 创建完成以后就可以通过 http://ip:4444 进行访问，默认用户名: admin 默认密码: MaxKB@123.. 登录后首先需要修改密码。 创建知识库，我这里创建了两个，一个是我的博客地址，配置后会自动获取博客的内容并加入知识库中。 另外一个是本地文档构建的知识库。 5. 然后配置应用。选择前面配置的知识库后，配置AI模型。我这里使用的是通过openai接口转换后的worker AI，因为需要重点处理中文文档，选择使用qwen阿里的大模型。其它地方暂时保留默认值。 6. 看看实际使用效果。

技术专业 · 2024-05-10
利用开源的Maxkb构建一个本地部署的AI知识库
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