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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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【ollama】（3）：在linux搭建环境中，安装ollama工具，并且完成启动下载gemma:7b和qwen:1.8b运行速度飞快，支持http接口和命令行
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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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【ai技术】（3）：树莓派4，成功安装ollama软件，内存4G，安装命令行版本，使用raspi-config配置wifi，速度9 t/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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【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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【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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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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【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】（4）：在autodl中安装ollama工具，配置环境变量，修改端口，使用RTX 3080 Ti显卡，测试coder代码生成大模型
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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】（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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【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】（16）：在本地CPU上，使用docker-compose运行xinference和chatgpt-web项目，运行0.5B和1.5B
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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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【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】（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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【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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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
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OpenHarmony 触觉智能rk3588开发板部署ollama玩转大语言模型
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【Dify知识库】（8）：使用Docker镜像打补丁方式，解决Dify升级，且需要支持MySQL数据库。可以启动成功，并读取MySQL数据库数据。
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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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【LocalAI】（8）：使用LocalAI镜像，本地使用CPU运行stablediffusion组件，可以生成256x256的图片，生产速度较慢
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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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【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】（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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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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【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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【大模型知识库】（2）：开源大模型+知识库方案，docker-compose部署本地知识库和大模型，毕昇+fastchat的ChatGLM3，BGE-zh模型
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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】（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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【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】（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】（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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自制Cuda大模型推理框架-讲解一个从零手写的Qwen2.5推理
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【Dify知识库】（9）：使用Docker镜像打补丁方式，解决Dify0.4.7版本，支持MySQL数据库。解决统计查询问题，演示Dify0.4.7版本功能
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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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【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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喜大普奔 使用ollama本地部署最大模型社区海量模型，ollama安装及部署手把手教程,hugginface里有各种llm，finetune好的无审查的等
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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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Gorse Go 推荐系统引擎，可以使用docker-compose本地运行，github有8.5k星