Open WebUI连接内网vLLM:容器网络、账户、模型列表与持久化
用同一Docker网络连接聊天界面和推理服务,避免localhost指向错误容器,保留账户数据库,并检查模型列表、流式输出与升级回滚。
用同一Docker网络连接聊天界面和推理服务,避免localhost指向错误容器,保留账户数据库,并检查模型列表、流式输出与升级回滚。
从独立容器和本地权重开始部署Qwen3-8B,区分普通回答与思考模式,检查接口、显存、输出截断和模型版本,避免只跑通一条请求就投入使用。
将Qwen2.5-VL部署为内网识图接口,使用Base64传输本地图片,设置输入限制,并用细字、旋转和无目标样本检查视觉预处理与输出质量。
用FlagEmbedding和FastAPI建立BGE-M3向量服务,明确1024维稠密向量的含义,限制批量与输入,并检查查询和文档是否使用相同模型版本。
部署本地语音转写流程,将音频转为带时间戳字幕,区分解码、VAD与识别耗时,检查长静音幻觉、术语错误和GPU依赖不匹配。
以Wan2.1的1.3B模型建立最小视频生成流程,记录代码与权重版本、固定种子,区分显存卸载和加速,并验证输出尺寸、时长与内容一致性。
从源码构建llama-server,使用官方Qwen GGUF权重,检查GPU卸载、模型名称、上下文和内存占用,区分CPU回退与真正的GPU推理。
模型部署Qwen3-32B在两张同型号GPU上部署Qwen3-32B,说明权重容量、KV Cache、PCIe/NVLink拓扑、张量并行启动、接口验证和单卡量化替代方案。
模型部署vLLM从GPU容器基线开始,用vLLM官方镜像部署Qwen兼容API,详细解释缓存、IPC、上下文、显存利用率、认证、流式请求、升级回退和OOM排查。
模型部署Ollama面向工作站和小型服务器,用Docker运行Ollama并持久化模型,验证GPU是否真正参与推理,设置局域网访问边界,并排查模型落到CPU、下载重复和上下文OOM。
模型部署AI算力
模型部署AI算力在外网不稳定或生产环境隔离时可靠交付模型文件,给出准备、实施、排错和验收方法,并提供可复核的实施步骤、风险边界与验收标准。
模型部署AI算力
模型部署AI算力将已确认许可和版本的模型转换成可重复构建的TensorRT-LLM推理引擎,给出准备、实施、排错和验收方法。
模型部署AI算力在AMD GPU服务器上建立可复核的PyTorch训练与推理基础环境,给出准备、实施、排错和验收方法。
模型部署model-deployment依据官方资料整理Qwen3 8B本地部署:Ollama安装、API调用与GPU检查的完整操作流程,包含环境检查、启动命令、参数说明、验收方法、故障排查和生产边界。
模型部署model-deployment依据官方资料整理PEFT LoRA微调实践:数据准备、训练配置与适配器验收的完整操作流程,包含环境检查、启动命令、参数说明、验收方法、故障排查和生产边界。
模型部署DeepSeek-R1依据DeepSeek官方模型卡与Ollama模型库,说明7B蒸馏模型的硬件选择、三种安装方式、模型下载、API调用、数据目录迁移、局域网访问、日志排错和安全设置。
模型部署DeepSeek-R1依据DeepSeek官方模型卡和vLLM服务文档,完整说明硬件评估、环境检查、模型下载、双卡启动、API验证、性能测试、常见故障与生产化注意事项。