离线AI模型部署

深度解析如何通过Ollama框架在Windows/macOS/Linux系统本地部署DeepSeek模型，提供从环境准备、安装配置到API对接的完整解决方案，彻底解决服务器卡顿和API限流问题，附常见错误排查手册。

作者主页： 点击！ ————前言———— 谷歌 Gemma 是一个基于 Python 的图像分析工具，提供快速和准确的物体检测、定位、分类和风格迁移功能。它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。 主要功能 物体检测： Gemma 可以识别图像中的物体，并标出其位置

如果通过GPU来运行，一般办公电脑的显卡可能达不到所需的要求，所以，可以通过CPU+内存的方式花最低的代价来部署一套本地运行AI的模型。 1、首先下载CPU-Z，运行看一下电脑当前的指令集是否包含AVX512，非AVX512指令部署完应该也能运行，但可能运行速度会非常慢。（我的电

本篇主要是介绍了yolov5模型的快速部署，使用过yolov5训练过的兄弟都知道，训练完之后，无论你的模型是如何导出的，最后想要使用导出的模型，可能还脱离不了yolov5框架，因为，在使用导出的模型前，yolov5对输入层和输出层都做了较多的图像处理，导致，最后要么是调用

在特定的情况下，要保证信息安全的同时还能享受到AIGC大模型带来的乐趣和功能，那么，离线部署就能帮助到你，最起码，它是一个真正可用的方案。 大模型本身清华的 (ChatGLM3)，为的是对中文支持友好，另外就是我也很看好它，毕竟一直在优化自己的模型，提升模型的质量

前言：LLAMA是一种神经网络模型，全称为Language Model with an Average Attention Mechanism（具有平均注意机制的语言模型）。它是一种用于自然语言处理任务的模型，特别适用于生成文本和回答问题。LLAMA模型结合了注意力机制和平均池化，以提高模型对输入文本的理解和生成能力。它

随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型，作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型，实现离线AI聊天功能。 一、前置准备 在开始搭建之前，您需要准备

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注：等我摸完鱼再把链接补上 可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间，后期会考虑出视频教程，务必催更，以防我变身鸽王。 第一章 昇腾Altas 200 DK上手 第二章 下载昇腾案例并运行 第三章 官方模型适配工具使用 第四章 炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04 Desktop） 第五章 Ubunt