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【xinference】（8）：在autodl上，使用xinference部署qwen1.5大模型，速度特别快，同时还支持函数调用，测试成功！
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【xinference】（9）：本地使用docker构建环境，一次部署embedding，rerank，qwen多个大模型，成功运行，非常推荐
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【LocalAI】（4）：在autodl上使用3080Ti部署LocalAIGPU版本，成功运行qwen-1.5-7b大模型，速度特别快，特别依赖cuda版本
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【LocalAI】（6）：在autodl上使用4090部署LocalAIGPU版本，成功运行qwen-1.5-32b大模型，占用显存18G，速度 84t/s
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【xinference】（6）：在autodl上，使用xinference部署yi-vl-chat和qwen-vl-chat模型，可以使用openai调用成功
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【compshare】（1）：推荐一个GPU按小时租的平台，使用实体机部署，可以方便快速的部署xinf推理框架并提供web展示，部署qwen大模型，特别方便
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【xinference】（5）：在autodl上，使用xinference部署sdxl-turbo模型，效果好太多了，模型的进步效果更好，图像更加细腻
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【candle】（4）：使用rsproxy安装rust环境，使用candle项目，成功运行Qwen1.5-0.5B-Chat模型，修改hf-hub下载地址
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在AutoDL上，使用4090显卡，部署ChatGLM3API服务，并微调AdvertiseGen数据集，完成微调并测试成功！
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【ollama】（7）：使用Nvidia Jetson Nano设备，成功运行ollama，运行qwen:0.5b-chat，速度还可以，可以做创新项目了
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【Dify知识库】（12）：在autodl上，使用xinference部署chatglm3，embedding，rerank大模型，并在Dify上配置成功
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【xinference】（3）：在autodl上，使用xinference部署whisper-tiny音频模型，并成功将语音转换成文本
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【xinference】（19）：在L40设备上通过Xinference框架，快速部署CogVideoX-5b模型，可以生成6秒视频，速度快一点
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【ollama】（5）：在本地使用docker-compose启动ollama镜像，并下载qwen-0.5b模型，速度飞快
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使用llama.cpp项目bin文件运行，glm4-chat-9b大模型，速度不快，建议选择量化小的Q2试试
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【xinference】（14）：在compshare上，使用nvidia-docker方式，成功启动推理框架xinference，并运行大模型，非常简单方便
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【LocalAI】（9）：本地使用CPU运行LocalAI，一次运行4个大模型，embedding模型，qwen-1.5-05b模型，生成图模型，语音转文字模型
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【大模型研究】（5）：在AutoDL上部署，一键部署DeepSeek-MOE-16B大模型，可以使用FastChat成功部署，显存占用38G，运行效果不错。
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【LocalAI】（5）：在autodl上使用4090Ti部署LocalAIGPU版本，成功运行qwen-1.5-14b大模型，占用显存8G
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【大模型研究】（3）：在AutoDL上部署，使用脚本一键部署fastchat服务和界面，部署生成姜子牙-代码生成大模型-15B，可以本地运行，提高效率
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【LocalAI】（3）：超级简单！在linux上使用一个二进制文件，成功运行embeddings和qwen-1.5大模型，速度特别快，有gitee配置说明
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【xinference】（10）：在autodl上运行xinf和chatgpt-web配置联动，xinf运行qwen-1.5大模型做api后端
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特别推荐！在modelscope上可以使用免费的CPU和限时的GPU啦，成功安装xinference框架，并部署qwen-1.5大模型，速度7 tokens/s
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【xinference】（7）：在autodl上，使用xinference一次部署embedding，rerank，qwen多个大模型，兼容openai的接口协
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【OrangePi】（2）：香橙派OrangePi AIpro设备，安装xinference框架，运行qwen1.5大模型
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【xinference】（4）：在autodl上，使用xinference部署sd-turbo模型，可以根据文本生成图片，在RTX3080-20G上耗时1分钟
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【ollama】（2）：在linux搭建环境，编译ollama代码，测试qwen大模型，本地运行速度飞快，本质上是对llama.cpp 项目封装
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【LocalAI】（11）：本地使用CPU运行LocalAI，一次运行5个能力，embedding模型，qwen-1.5-05b模型，生成图模型，语音转文字互转
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【compshare】（3）：使用UCloud(优刻得)的compshare算力平台，新增加SD-webui和大模型镜像，可以快速启动，非常方便，部署特别简单
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【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行
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【LocalAI】（7）：在autodl上使用4090D部署，成功部署localai-cuda-12的二进制文件，至少cuda版本是12.4才可以，运行qwen
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【大模型研究】（6）：在AutoDL上部署，成功部署Mixtral-8x7B大模型，8bit量化，需要77G显存，355G硬盘
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【deepseek】（3）：经过我的认真反思，终于把DeepSeeK-Coder-6.7B给运行起来了，使用A40显卡运行速度挺快的。
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函数调用C数组时, 数组会退化为指针, 使用std::span改善_代码知识
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【candle】（1）：学习huggingface的candle项目，新的模型部署框架，搭建rust环境，并将rust安装到制定目录，执行rust命令
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【LocalAI】（12）：本地使用CPU运行LocalAI，piper语音模型已经切换到了hugging faces上了，测试中文语音包成功！
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【chatglm3】（10）：使用fastchat本地部署chatlgm3-6b模型，并配合chatgpt-web的漂亮界面做展示，调用成功，vue的开源项目
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【大模型研究】（9）：通义金融-14B-Chat-Int4金融大模型部署研究，在autodl上一键部署，解决启动问题，占用显存10G，有非常多的股票专业信息
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【candle】（3）：安装rust环境，使用GPU进行加速，成功运行qwen的0.5b，4b，7b模型，搭建rust环境，配置candle，下使用hf-mir
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【fastllm】学习框架，本地运行，速度还可以，可以成功运行chatglm2模型
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【大模型研究】（10）：在autodl上部署语音模型，测试语音识别和语音合成，非常简单方便就测试成功了，机器人语音交互解方案有了