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A utility-first CSS framework for rapid UI development.
DeepSeek v4.1 flash 逆向工具(无限五代) 求 Star 收藏 ⭐欢迎大家提交项目的改进
DeepSeek Harness LLM provider plugin for OpenCode Go (zen-go route)
MiniCPM5-2B 本地部署实战:4GB 显存跑起来,附三种跑法与坑清单
一句话总结:2.5B的MiniCPM5-2B用Q8量化约4GB显存就能跑,本文给llama.cpp、Ollama、Python调用三条路径的完整命令,以及上下文设太大、量化选错、模板不匹配这三类必踩的坑。上一篇解读讲了这个模型能干什么,这篇只讲怎么把它跑起来。选它的理由很实在:4GB显存,笔...
本地跑大模型工具横评:Ollama、LM Studio、vLLM 到底该选谁
一句话总结:三个工具不是竞品关系而是三种定位——Ollama是命令行服务端、LMStudio是图形化体验、vLLM是生产级吞吐引擎,选错的代价是白折腾一晚上;附RTX2060上的实测数据和踩坑记录。本地跑模型这件事,工具选错比模型选错更常见。我见过有人为了「体验一下」装了vLLM,卡在CUDA...
本地跑模型做应用:Ollama 与 vLLM 部署实战,6GB 显卡能干什么、什么时候必须换引擎
一句话总结:本地跑模型的门槛不在技术,在一笔账:7B模型Q4量化后要4.7GB显存,RTX2060这类6GB卡刚好卡在门口;我用这台机器实测了Ollama从安装到出字的全流程,也把「什么时候该换vLLM」的账算清楚了。前八篇都在调API,模型在别人机房。这篇把模型搬回自己机器。理由通常有...