【xinference】（1）：在autodl上，使用xinference部署chatglm3大模型，支持函数调用，使用openai接口调用成功！
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
【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
...
【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
...
【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
...
10分钟上手Huggingface，轻松调用Bert模型预训练 | 模型下载 | 预训练模型 | 应用实战
...
【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
...
【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
...
终于弄明白FastChat服务了，本地部署ChatGLM3，BEG模型，可部署聊天接口，web展示和Embedding服务！
...
【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
...
【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
...
【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。
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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
...
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！
...
【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
...
【wails】（5）：经过一段时间的研究，使用wails做桌面应用开发，使用gin+go-chatglm.cpp本地运行大模型，开发接口，在linux上运成功！
...
【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
...
【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
...
【xinference】（15）：在compshare上，使用docker-compose运行xinference和chatgpt-web项目，配置成功！！！
...
【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
...
Open AI发布o1模型最新使用教程，国内无限制版！o1模型免费使用，免登录，直接使用！完整解读模型特点，推理能力已超博士！
...
【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
...
【全374集】2024最新清华内部版！终于把AI大模型（LLM）讲清楚了！全程干货讲解，通俗易懂，拿走不谢！
...
xinference一键实现各种大模型本地部署（包含llm,tts,asr,embedding,rerank等模型）
...
【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！
...
【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
...
【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
...
【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
...
【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。
...
【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
...
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
...
【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