京东 11.11 红包
【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
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
【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
...
【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~
...
【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
...
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！
...
【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
...
全面超越GraphRAG，速度更快，效果更好，落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读，带你全流程解析LightRAG
...
【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
...
【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
...
使用autodl服务器，RTX 3090 * 3 显卡上运行， Yi-34B-Chat模型，显存占用60G
...
【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式，本地运行main成功
...
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！
...
【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！
...
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！
...
【大模型研究】（4）：在AutoDL上部署，一键部署DeepSeekCoder大模型，可以快速生成各种代码，程序员代码生成利器！效率非常高！
...
【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
...
【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
...
【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
...
【deepseek】（2）：使用3080Ti显卡，fastchat运行deepseek-coder-6.7b-instruct模型，出现死循环EOT的BUG
...
【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
...
【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。
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
5天参加了10次大模型面试，毫无悬念，offer拿满！
...
使用autodl服务器，在A40显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度18 words/s
...
【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
...
30分钟学会Qwen2.5-3B本地部署LightRAG，完胜GraphRAG！从模型部署到源码解读，带你全流程解析，速度快，效果好，落地部署更方便！！！
...
【ChatGLM3】（6）：使用1个2080Ti-11G版本，运行ChatGLM3-Int8模型，可以正常运行，速度6 words/s，不支持vllm启动
...
【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
...
【大模型研究】（8）：在AutoDL上部署，一键部署Qwen-1_8B-Chat-Int4量化版，需要2.5G显存，非常适合在智能机器人/边缘计算上部署
...
【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
...
一键即可在Windows系统部署MaxKB，1000多种开源大模型本地化搭建部署私人专属知识库，不挑配置
...
【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
...
普通PC也可以本地运行AI大模型！无需显卡！
...
【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
...
【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
...
【xinference】（12）：目前最全大模型推理框架xinference，发布0.12.2版本，支持qwen2函数调用，0.5，1.5，7b版本都支持
...
【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