Git代理设置与取消指南

作为开发者，我们常遇到企业内网或特殊网络环境下无法直接访问Git仓库的情况。本教程将详细介绍如何为Git设置代理（Proxy）以及如何取消代理配置，并提供常见问题排查方法。

项目介绍

https://github.com/kvcache-ai/ktransformers

GitHub - kvcache-ai/ktransformers: A Flexible Framework for Experiencing Cutting-edge LLM Inference

2025 年 2 月 10 日：支持 Deepseek-R1 和 V3 在单（24GB 显存）/多 GPU 和 382G DRAM 上运行，速度提升可达 3~28 倍。详细演示和复现教程请参见此处。

KTransformers 是一个灵活且以 Python 为中心的框架，旨在通过高级内核优化和并行策略提升大型语言模型（LLM）的推理性能。该框架允许用户通过简单的代码注入，快速实现与 Transformers 兼容的接口、支持 OpenAI 和 Ollama 的 RESTful API，以及类似 ChatGPT 的简化网页界面。KTransformers 特别关注资源受限的本地部署场景，支持 GPU/CPU 异构计算和量化模型的优化，例如高效的 Llamafile 和 Marlin 内核。其核心设计理念是通过模板化的注入机制，简化模块替换和优化组合，帮助研究人员探索创新的 LLM 推理优化方案。KTransformers 还提供了详细的教程和示例，支持多 GPU 部署和多种先进模型（如 DeepSeek 和 Mixtral），并计划在未来版本中开源更多优化功能。该框架由清华大学 MADSys 小组和 Approaching.AI 团队积极维护，致力于成为实验前沿 LLM 推理优化的灵活平台。

提要

经调研和社区讨论，该实验方案需硬件支持以下配置：1块RTX 4090显卡+双路Xeon 6430+16通道DDR5内存（总容量512GB），通过AMX指令集实现CPU矩阵加速。方案采用"访存换计算"策略，将非密集计算层部署在CPU内存，利用16根内存条达成600GB/s带宽。但实际受限于PCIe总线性能，仅能输出10+ token/s，且整套系统功耗超1000W（CPU 500W+GPU 200W），运行温度达70-80℃。此配置属原型验证级别，存在性能瓶颈和能耗过高问题，不具备量产可行性。

https://blog.csdn.net/lzxiaotu/article/details/119380425

这个插件：

https://chromewebstore.google.com/detail/%E6%B2%89%E6%B5%B8%E5%BC%8F%E7%BF%BB%E8%AF%91-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%BF%BB%E8%AF%91%E6%8F%92%E4%BB%B6-pdf%E7%BF%BB%E8%AF%91-%E5%85%8D%E8%B4%B9/bpoadfkcbjbfhfodiogcnhhhpibjhbnh

我的另一盘类似的教程：https://www.dong-blog.fun/post/1942

以下是一个简单的FastAPI应用程序示例，包含你提到的测试端口代码：

首先，确保你已经安装了 FastAPI 和 Uvicorn。如果还没有安装，可以使用 pip 进行安装：

bash
展开代码
pip install fastapi uvicorn requests

我们可以按照你的要求配置 Nginx 将客户端的请求头信息及其他设置信息保持和转发。以下是详细的步骤：

1. 创建 Nginx 配置文件:

   首先需要创建一个 Nginx 配置文件，比如 nginx.conf：

   nginx
   展开代码
   events {}
   
   http {
       upstream backend {
           server 101.136.8.66:7890;
       }
   
       server {
           listen 7860;
   
           location / {
               proxy_pass http://backend;
   
               # 保持客户端的请求头信息
               proxy_set_header Host $host;
               proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
               proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
               proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
   
               # HTTP 版本和连接管理
               proxy_http_version 1.1;
               proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
               proxy_set_header Connection "upgrade";
   
               # 超时设置
               proxy_connect_timeout 300s;
               proxy_read_timeout 300s;
           }
       }
   }
   

模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

下载模型，这样下载太慢，换个源头：

bash
展开代码
# Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com)
git lfs install

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

# If you want to clone without large files - just their pointers
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

BFS解题模板（队列版）

python
展开代码
from collections import deque

def bfs(起始点):
    # 初始化队列和访问标记
    queue = deque()
    queue.append(起始点)
    visited = set()
    visited.add(起始点)
    
    while queue:
        # 弹出当前节点
        node = queue.popleft()
        
        # 处理当前节点（例如记录路径、判断条件等）
        处理当前节点
        
        # 遍历相邻节点
        for neighbor in 获取相邻节点(node):
            if neighbor 未越界 and neighbor 未访问:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)  # 必须在此处标记已访问

作为现代Transformer架构中位置编码的突破性改进，旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）通过复数域旋转算子实现了高效的位置感知计算。本文从张量操作视角深入剖析RoPE的数学本质，并给出其在工业级大语言模型中的完整实现路径。