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【LocalAI】（1）：localai项目学习，通过使用docker形式，使用golang+grpc的方式实现本地大模型运行
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Docker动手入门 ｜ 大模型工程师必备技能 （🎉已完结）
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pythonstock开源股票系统（1）：概要介绍/说明，使用docker-compose本地运行启动，初始化数据库，可以进行web展示
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【LocalAI】（2）：LocalAI项目学习，使用hf-mirror.com镜像下载phi2大模型，通过克隆项目实现
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NAS3个有趣的项目丨这才是正确打卡方式
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让飞牛NAS中的Docker使用更简单~飞牛懒人包，一键安装全部程序，重装更简单~
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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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5分钟docker动画详解
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用docker搭建一个网页版的SSH/RDP/VNC连接工具！
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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
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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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千万不要学node！
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推荐国内使用hub.atomgit.com下载docker镜像，速度快，镜像经过安全扫描，常用的开发工具，软件都有啦！
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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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Go语言入门到精通（golang教程）
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2024最新最详细教程完整版【DevOps教程】全套入门到精通课程，Linux运维工程师必修（kubernetes（k8s）+docker）需要的来！
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一个视频解决docker镜像无法拉取的问题，亲测可用的镜像加速器分享给大家
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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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【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】：目前最全大模型推理框架xinference，简单介绍项目，咱们国人开发的推理框架，目前github有3.3k星星
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Docker 6分钟快速入门
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【ai技术】（1）：发现一个大模型可视化项目，使用nodejs编写的，llm-viz，可以本地运行展示大模型结构。
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【B站最强小白运维课】2024年【k8s企业级DevOps实战】与源码解析最新版，入门级到精通全套完整课程，Linux运维，面向实战学习才是对!
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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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紧急通知… docker镜像站被封后续，docker pull从dockerhub上拉镜像，又没法拉取了，上次整理的镜像加速器地址又又不能用了，重新整理一些可以
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深度学习模型的轻量化部署：从高效剪枝到性能优化全解析-PyTorch、YOLO、TensorFlow模型部署，Mobilenet、docker
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【xinference】（15）：在compshare上，使用docker-compose运行xinference和chatgpt-web项目，配置成功！！！
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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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使用docker本地运行chatglm3，原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务
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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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【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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2小时搞定K8s企业级DevOps实践，最新云计算运维教程，手把手教
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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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【wails】（7）：运行llama.go项目，使用纯golang写的代码，下载了模型文件，然后可以本地执行了，可以执行，就是模型文件26G，运行速度慢
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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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代码+编译环境一并保存Git仓库，Jenkins使用docker编译
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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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2024最新最详细教程完整版【三天光速学会Docker容器技术】全套入门运维工程师必修， 需要的来！
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1小时使用RAGFlow+Ollama构建本地知识库！采用OCR和深度文档理解结合的新一代RAG引擎，windows、docker