本地部署

本文详细测试了谷歌最新发布的 Gemma 4 系列模型在本地硬件上的表现。通过对比 26B 混合专家模型 (MoE) 与 31B 稠密模型 (Dense) 在 RTX 4090 和 高性能 CPU 上的运行数据，为开发者提供详尽的部署建议。

一份关于本地部署大语言模型（LLM）的全面指南，涵盖硬件选择、量化技术以及使用 Ollama 和 vLLM 的分步实施方案。

本教程详细介绍了如何部署和配置 LocalAI。LocalAI 是一个自托管、开源的 OpenAI 兼容 API 服务器，支持在本地硬件上运行大语言模型、图像生成和语音处理任务。

本文深度对比了 2026 年领先的开源大模型（如 Kimi K2.5、DeepSeek V3.2 和 GLM-4.7），涵盖代码生成、逻辑推理及 Agent 协作等核心维度的技术指标与硬件要求。

深度分析 125 个本地 LLM 模型（包括 Qwen 3、DeepSeek R1、GLM-5），涵盖从 8GB 内存到工作站级别的全硬件段位选择建议。

本教程详细介绍了如何利用 Ollama 推理引擎、Chroma DB 向量数据库和 Open WebUI 界面，构建一个私有化、生产就绪的检索增强生成 (RAG) 系统。

深入探讨如何利用 vLLM、LiteLLM 和 SOLV Stack 实现 AI 技术栈解耦，从本地实验迈向企业级私有化 AI 基础设施。