运行工具（软件）：1、LM Studio：最推荐新手。2、Ollama：开发者。3、llama.cpp：底层引擎，性能天花板、可深度调优。4、vLLM：高并发/生产环境，企业级高性能推理服务。大模型的格式，GGUF = Generic Graph Update Format：.gguf，目前通用标准，取代旧格式，Ollama、llama.cpp、vLLM、所有本地部署首选。.ggml，老版本格式，

Python中，None是NoneType类型的唯一全局实例，整个Python程序中只有一个None对象。它是Python官方定义的标准空值，表示 "不存在、未设置、无结果"。is判断的是内存地址是否相同，因为None是单例，所以x is None永远准确。==判断的是值是否相等，如果自定义类重写了 __eq__ 方法，可能会返回错误的结果。None，NoneType，空值、不存在，False。"

安装的程序和目录位置：C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Programs\Ollama\，C:\Users\{用户名}\.ollama\models\，C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Ollama。

JDK 17 配置好环境变量、Maven 3.6+ 配置阿里云镜像、Node.js 16~18 版本（不要太高）、MySQL 8.0+、RedisHBuilderX（用来跑移动端 UniApp）。

启动：pnpm dev。

【代码】手工搭建PC端：pnpm + Vite + Vue3 + Element Plus + Electron。

定义大模型的基础神经网络骨架，搭建Transformer Decoder神经网络架构，编写注意力机制、位置编码、全连接层、残差连接等核心网络代码；搭建模型训练的基础运行环境，编写优化器、损失函数、学习率调度、模型初始化等相关代码，保障训练流程可正常推进；针对大模型海量数据与大规模算力需求，编写多 GPU集群通信、张量并行、数据并行、显存优化、断点续训等代码，实现算力高效调度与分布式训练，满足大模型

安装的程序和目录位置：C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Programs\Ollama\，C:\Users\{用户名}\.ollama\models\，C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Ollama。

运行工具（软件）：1、LM Studio：最推荐新手。2、Ollama：开发者。3、llama.cpp：底层引擎，性能天花板、可深度调优。4、vLLM：高并发/生产环境，企业级高性能推理服务。大模型的格式，GGUF = Generic Graph Update Format：.gguf，目前通用标准，取代旧格式，Ollama、llama.cpp、vLLM、所有本地部署首选。.ggml，老版本格式，

【代码】Langchain动态切换模型、异步调用大模型、结构化输出和消息提示。