vLLM 用 PagedAttention 把大模型推理吞吐提升数倍。本文从原理到 Docker 部署、参数调优与压测,手把手搭建高吞吐推理服务。
想让应用开口说话又怕云 API 贵、怕隐私外泄?本文用 CosyVoice 在本地搭建高自然度语音合成(TTS)服务,覆盖安装、零样本克隆、FastAPI 服务化与 Docker 部署。
Xinference 实战:用统一推理平台在本地与集群一站式部署 LLM、Embedding 与重排模型,并对外提供 OpenAI 兼容 API。
Docker Desktop 4.63 带来的 docker-agent 开源框架,让你用 YAML 声明模型、指令与工具,零代码编排多代理工作流,并推送至任意 OCI 仓库跨环境运行。
LiteLLM 是统一的大模型网关,用一套 OpenAI 兼容接口接入多家模型,内置负载均衡、失败降级与按密钥的成本管控,本文手把手教你部署。
Text2SQL 实战:用大模型把自然语言转成可靠 SQL,覆盖提示词工程、schema 约束、向量表发现与生产落地清单,并给出防注入与权限边界。
LobeChat 是开源可私有部署的 AI 聊天界面,本文用 Docker 一步步完成本地 Ollama 接入、vLLM 对接与生产级 Nginx 反代,打造自主可控的对话工作台。
RAG(检索增强生成)能从零搭起:加载文档、切块、向量化、检索,再让大模型据此作答。本文用可运行代码手把手实现一个私域知识问答系统。
Embeddings 向量嵌入把文本变成语义向量,本文用 Python 实战演示余弦相似度、语义检索与近重复去重。
手把手把 DeepSeek-R1 部署到本地:Ollama 快速体验、vLLM 扛并发,含显存账、性能调优与 Qwen 选型对比。