京东 11.11 红包
在云主机上使用4090部署，使用fastchat框架成功部署Baichuan2-13B-Chat模型，8bit运行模式，可以进行问答啦！
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【xinference】（11）：在compshare上使用4090D运行xinf和chatgpt-web，部署GLM-4-9B-Chat大模型，占用显存18G
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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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【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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【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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【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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【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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【Dify知识库】（2）：开源大模型+知识库方案，Dify+fastchat的BGE模型，可以使用embedding接口对知识库进行向量化，绑定聊天应用
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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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【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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使用autodl服务器，两个3090显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，用vllm优化，增加 --num-gpu 2，速度23 words/s
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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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【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Qwen2，环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程！草履虫都能学会~
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【wails】（1）：使用go做桌面应用开发，wails框架入门学习，在Linux上搭建环境，运行demo项目，并打包测试
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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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【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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【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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【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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【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】（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】（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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【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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【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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【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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使用autodl服务器，RTX 3090 * 3 显卡上运行， Yi-34B-Chat模型，显存占用60G
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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】（6）：在本地使用docker-compose启动ollama镜像，对接chatgpt-web服务，配置成功，可以进行web聊天了，配置在简介里
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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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【大模型知识库】（3）：本地环境运行flowise+fastchat的ChatGLM3模型，通过拖拽/配置方式实现大模型编程，可以使用completions接口
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【xinference】（18）：在4090设备上通过Xinference框架，快速部署CogVideoX-5b模型，可以生成6秒视频，效果还可以，只支持英文，
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【Dify知识库】（1）：本地环境运行dity+fastchat的ChatGLM3模型，可以使用chat/completions接口调用chatglm3模型
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【创新思考】（1）：使用x86架构+Nvidia消费显卡12G显存，搭建智能终端，将大模型本地化部署，语音交互机器人设计，初步设计
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一键部署本地私人专属知识库，开源免费！1000多种开源大模型随意部署！
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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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【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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Qwen大模型本地部署教程！教你本地微调一个法律大模型，无需GPU，只要5G内存！附安装包和微调文档！
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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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【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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【chatglm3】（8）：模型执行速度优化，在4090上使用fastllm框架，运行ChatGLM3-6B模型，速度1.1w tokens/s，真的超级快。
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【ai技术】（4）：在树莓派4上，使用ollama部署qwen0.5b大模型+chatgptweb前端界面，搭建本地大模型聊天工具，速度飞快
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【chatglm3】（7）：大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便