diff --git a/source/_posts/大模型.md b/source/_posts/大模型.md
index 32b1800..193c775 100644
--- a/source/_posts/大模型.md
+++ b/source/_posts/大模型.md
@@ -121,11 +121,35 @@ export PATH="$PATH:/mnt/c/Program Files/Ollama"
 alias ollama='ollama.exe'
 ```
 
-# nvidia-smi
+# nvidia
+
+## cuda-toolkit
+
+### WSL安装
+
+1. 下载 **CUDA Toolkit Installer**
+
+   ```shell
+   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.1/local_installers/cuda-repo-rhel9-12-8-local-12.8.1_570.124.06-1.x86_64.rpm
+   sudo rpm -i cuda-repo-rhel9-12-8-local-12.8.1_570.124.06-1.x86_64.rpm
+   sudo dnf clean all
+   sudo dnf -y install cuda-toolkit-12-8
+   ```
+
+2. 配置环境变量
+   ```shell
+   vim ~/.bashrc
+   
+   # 文件末尾添加
+   # cuda 10.2
+   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
+   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
+   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
+   ```
 
-> nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ，其中smi是System management interface的缩写，它可以收集各种级别的信息，查看显存使用情况。此外, 可以启用和禁用 GPU 配置选项 (如 ECC 内存功能)。
 
 ## nvidia-smi
+> nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ，其中smi是System management interface的缩写，它可以收集各种级别的信息，查看显存使用情况。此外, 可以启用和禁用 GPU 配置选项 (如 ECC 内存功能)。
 
 ```shell
 nvidia-smi
@@ -220,7 +244,33 @@ modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B README.md --
 
 > 
 
+## 问题
 
+1. conda激活[虚拟环境](https://so.csdn.net/so/search?q=虚拟环境&spm=1001.2101.3001.7020)，只显示环境名称，不再显示用户名和当前文件夹
+
+   ```shell
+   #在个人环境下修改
+   conda activate gatkenv
+   
+   conda env config vars set PS1='($CONDA_DEFAULT_ENV)[\u@\h \W]$'
+   #重启环境就ok了
+   
+   conda deactivate
+   
+   conda activate gatkenv
+   
+   #在所有的虚拟环境下修改，这个命令的意思是在~/.condarc下添加一行
+   
+   conda config --set env_prompt "({default_env})[\u@\h \W]$"
+   
+   #取消设置
+   
+   conda config --remove-key env_prompt
+   ```
+
+   
+
+2. 
 
 # Jupyter Notebook
 
@@ -242,3 +292,120 @@ jupyter notebook --allow-root
 
 # UnSloth
 
+# LLama.cpp
+
+> `llama.cpp`是一个基于纯`C/C++`实现的高性能大语言模型推理引擎，专为优化本地及云端部署而设计。其核心目标在于通过底层硬件加速和量化技术，实现在多样化硬件平台上的高效推理，同时保持低资源占用与易用性。
+
+## 编译llama.cpp
+
+首先从`Github`上下载`llama.cpp`的源码:
+
+```text
+git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
+cd llama.cpp
+```
+
+`llama.cpp`支持多种硬件平台，可根据实际的硬件配置情况选择合适的编译参数进行编译，具体可以参考文档`docs/build.md`。
+
+**安装CMAKE**
+
+```shell
+wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v4.0.0-rc4/cmake-4.0.0-rc4-linux-x86_64.sh
+chmod -R 777 cmake-4.0.0-rc4-linux-x86_64.sh
+./cmake-4.0.0-rc4-linux-x86_64.sh
+mv cmake-4.0.0-rc4-linux-x86_64/ /usr/local/cmake
+echo 'export PATH="/usr/local/cmake/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
+source ~/.bashrc
+
+sudo dnf install gcc-toolset-13-gcc gcc-toolset-13-gcc-c++
+source /opt/rh/gcc-toolset-13/enable
+```
+
+**编译CPU版本**
+
+```text
+cmake -B build
+cmake --build build --config Release -j 8
+```
+
+**编译GPU版本**
+
+编译英伟达`GPU`版本需要先装好驱动和`CUDA`，然后执行下面的命令进行编译
+
+```text
+cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DGGML_CUDA_ENABLE_UNIFIED_MEMORY=1
+cmake --build build --config Release -j 8
+```
+
+> 编译完成后，可执行文件和库文件被存放在`build/bin`目录下。
+
+## 模型下载与转换
+
+首先从魔搭社区下载模型：
+
+```text
+pip install modelscope
+modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
+```
+
+下载好的模型是以`HuggingFace`的`safetensors`格式存放的，而`llama.cpp`使用的是`GGUF`格式，因此需要先要把模型转换为`GGUF`格式：
+
+```text
+# 安装python依赖库
+pip install -r requirements.txt
+# 转换模型
+python convert_hf_to_gguf.py DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/
+```
+
+转换成功后，在该目录下会生成一个`FP16`精度、`GGUF`格式的模型文件`DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-F16.gguf`。
+
+## 模型量化
+
+`FP16`精度的模型跑起来可能会有点慢，我们可以对模型进行量化以提升推理速度。
+
+`llama.cpp`主要采用了分块量化（`Block-wise Quantization`）和`K-Quantization`算法来实现模型压缩与加速，其核心策略包括以下关键技术：
+
+1. **分块量化（Block-wise Quantization）**
+   该方法将权重矩阵划分为固定大小的子块（如`32`或`64`元素为一组），每个子块独立进行量化。通过为每个子块分配独立的缩放因子（`Scale`）和零点（`Zero Point`），有效减少量化误差。例如，`Q4_K_M`表示每个权重用`4`比特存储，且子块内采用动态范围调整。
+2. **K-Quantization（混合精度量化）**
+   在子块内部进一步划分更小的单元（称为“超块”），根据数值分布动态选择量化参数。例如，`Q4_K_M`将超块拆分为多个子单元，每个子单元使用不同位数的缩放因子（如`6bit`的缩放因子和`4bit`的量化值），通过混合精度平衡精度与压缩率。
+3. **重要性矩阵（Imatrix）优化**
+   通过分析模型推理过程中各层激活值的重要性，动态调整量化策略。高重要性区域保留更高精度（如`FP16`），低重要性区域采用激进量化（如`Q2_K`），从而在整体模型性能损失可控的前提下实现高效压缩。
+4. **量化类型分级策略**
+   提供`Q2_K`至`Q8_K`等多种量化级别，其中字母后缀（如`_M`、`_S`）表示优化级别：
+5. **Q4_K_M**：中等优化级别，平衡推理速度与精度（常用推荐）。
+6. **Q5_K_S**：轻量化级别，侧重减少内存占用
+
+典型场景下，`Q4_K_M`相比`FP16`模型可减少`70%`内存占用，推理速度提升`2-3`倍，同时保持`95%`以上的原始模型精度。实际部署时需根据硬件资源（如`GPU`显存容量）和任务需求（如生成文本长度）选择量化策略。
+
+执行下面的命令可将`FP16`精度的模型采用`Q4_K_M`的量化策略进行量化：
+
+```text
+./build/bin/llama-quantize DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-F16.gguf DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf Q4_K_M
+```
+
+量化完成后，模型文件由`15.2G`减少到`4.7G`。
+
+## 运行模型
+
+模型量化完后，我们就可以运行模型来试试效果了。`llama.cpp`提供了多种运行模型的方式：
+
+### 命令行方式
+
+执行下面的命令就可以在命令行与模型进行对话了：
+
+```text
+./build/bin/llama-cli -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf -cnv
+```
+
+### HTTP Server方式
+
+由于模型是以`Markdown`格式输出内容，因此用命令行的方式看着不太方便。`llama.cpp`还提供`HTTP Server`的方式运行，交互性要好很多。
+
+首先在终端执行命令
+
+```text
+./build/bin/llama-server -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf --port 8088
+```
+
+然后打开浏览器，输入地址`http://127.0.0.1:8088`就可以在网页上与模型进行交互了，非常方便！