本地大模型

本教程将详细介绍如何安装、配置和优化 Ollama，帮助您在本地机器上运行 Llama 3.2、DeepSeek-V3 等顶级开源模型，实现极致的隐私保护与零成本调用。

本文将教你如何利用 DeepSeek R1、Ollama 和 VS Code 构建一个完全私有且高性能的 AI 编程助手。涵盖环境搭建、模型优化以及本地 RAG 实现，助你实现 0 成本 AI 开发。

了解如何利用 Ollama 最新的 Anthropic API 兼容性，在本地模型上运行针对 Claude 编写的代码，并无缝扩展到 n1n.ai 等云端提供商。

本教程详细介绍了如何通过 Ollama 和 LiteLLM 代理，将 Anthropic 的 Claude Code CLI 工具连接到本地开源模型（如 DeepSeek-V3），从而实现零 Token 成本的本地 AI 编程代理。

本教程详细介绍了如何利用 Ollama、Llama 3.2 和 ChromaDB 构建一个完全离线的检索增强生成 (RAG) 系统，用于分析航空公司客户评价数据。

本教程将详细介绍如何利用 Llama 3.1、Ollama 和 Open WebUI，通过 Docker 容器化技术在本地构建一个 100% 私有的 AI 工作站，实现高性能、低延迟的本地 LLM 体验。

本文详细介绍了如何部署和优化 Open WebUI。作为一个支持 Ollama 和 OpenAI 兼容 API 的顶级开源界面，它提供了 RAG、多用户管理和企业级隐私保护功能。

本文详细介绍了如何在不依赖云端 API 的情况下，利用 C#、Semantic Kernel 和 Ollama 在本地构建高效的检索增强生成 (RAG) 系统，确保企业数据隐私与成本控制。

深入探讨 llama.cpp 模型管理的最新更新，包括直接集成 Hugging Face、增强的 GGUF 支持，以及如何优化本地 LLM 工作流。同时对比 n1n.ai 等托管服务在生产环境中的优势。