千问开源版在4090显卡上能跑多大参数量的模型？部署配置详解
RTX 4090可本地部署Qwen3-14B（148亿参数）FP8量化版，显存占用13.8–14.9GB；INT4量化支持更大模型如Qwen3.5-27B切分推理；vLLM和多实例隔离方案进一步提升显存利用率。 ☞☞☞AI 智能聊天,...
手机上也能用DeepSeek？微信/APP端使用技巧大公开【移动端教程】
官方未推出独立APP，但可通过微信公众号、第三方小程序、官网移动版及Termux本地部署四种方式在手机使用DeepSeek模型。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜如...
Deepseek大模型本地化安装部署
以下是如何在本地部署基于 ollama 的 deepseek 模型的详细步骤。ollama 是一个用于在本地运行大型语言模型（llm）的工具，支持包括 deepseek 在内的多种模型。 一. 安装 Ollama Ollama 支持 ...
从API到私有化部署：企业引入大模型全链路成本分析与架构设计
需系统性拆解全链路成本与架构适配逻辑：涵盖硬件（GPU/存储/网络）、模型服务（Ollama+XInference混合部署）、人力运维（AI Infra/优化/平台三类角色）、合规安全（脱敏/审计/mTLS）及混合云过渡策略。 ☞☞☞...
Ollama+OpenWebUI实战_在家搭建免费私人ChatGPT服务器
需采用Ollama为本地模型引擎、OpenWebUI为可视化前端的离线组合方案，通过WSL2+Ubuntu、Docker Compose或纯宿主机三种路径实现零付费、全离线、数据不外泄的私人ChatGPT式服务。 ☞☞☞AI 智能聊天...
OpenClaw本地Ollama模型怎么连_OpenClaw零成本本地大模型接入【技巧】
需配置OLLAMA_API_KEY环境变量、确保Ollama服务运行并暴露11434端口、拉取支持tools的模型（如qwen3:8b）、清除OpenClaw中冗余Ollama配置以启用自动发现，并通过onboard向导或ollama...
龙虾AI在Windows和Linux硬件要求一样吗？openclawAI跨平台硬件差异说明
龙虾AI（OpenClaw）跨平台部署需区分Windows与Linux硬件要求：Linux原生最低2核4GB内存20GB SSD，支持GPU全加速；Windows必须用WSL2，最低4核、需调优内存与存储路径、GPU支持受限且网络配置...