模型部署与调用
从 vLLM 多卡部署大语言模型到主流服务商 API 调用，带你一步步把大模型真正跑起来、用起来
大语言模型LLM服务商Api服务调用教程
本文将详细介绍如何获取主流大语言模型（LLM）服务商的 Api 服务，包括 DeepSeek、智谱 GLM 等平台的完整接入流程：在智谱 GLM API 服务站点注册登录后，进入个人中心的 Api Key 管理页面创建并复制 Api Key；在 DeepSeek API 开放平台完成账户充值后，于
Ollama本地部署大语言模型完整教程
Ollama 是一款开源的本地部署大语言模型工具，它允许用户在无需依赖云端服务和算力的情况下，本地部署大语言模型。Ollama 使用 GGUF 存储格式的大语言模型，让用户在消费级硬件设备上部署大模型成为可能。本教程详细介绍如何在 Windows 环境下安装 Ollama，并用 `ollama ru
LM Studio本地部署大语言模型完整教程
LM Studio是一个用于本地部署大语言模型的工具，在Windows环境下，LM Studio对AMD等非NVIDIA系列显卡的支持性更好，本文将详细介绍如何在Windows环境下安装LM Studio及本地部署大语言模型，并将其作为服务供外部应用调用。
PyTorch安装与版本选择问题详解
PyTorch是Meta AI（Facebook）开发的开源机器学习框架，基于Torch库，用于计算机视觉和自然语言处理等应用。正确选择PyTorch版本与CUDA版本的兼容性是深度学习环境配置中的关键环节，直接影响GPU加速性能和模型训练效率。
llama.cpp本地部署Qwen3.8大语言模型完整教程
llama.cpp 是一款基于 C/C++ 编写的开源大语言模型推理引擎，配合 GGUF 格式的量化模型，可以在消费级显卡上高效运行大语言模型。本教程使用 a4agent 一键安装包完成部署，它按显卡后端提供 CUDA 12.4、CUDA 13.3 与 Vulkan 三种预编译版本，并针对 8G 至
vLLM的安装与多卡部署大语言模型完整教程
vLLM是一个专为大规模语言模型设计的高性能推理库，由加州大学伯克利分校的研究团队开发。它通过PagedAttention、连续批处理和优化的CUDA内核等技术，显著提升了大语言模型的推理性能和内存运用效率，特别适合生产环境中的模型服务部署。