本文将教给大家（windows用户）怎么在本地运行大模型，并且通过cmd进行交互，不用联网也可以进行询问。

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01LLM 在电商的价值位首先来介绍大模型所赋予电商领域的一些新特性，AI 在电商模式下的应用，以及 1688 对 AIAgent 的探索。1. 大模型赋予的新特性在电商领域，AI 技术的应用涉及众多场景。通过抽象，归纳出大模型的六大基础能力：生成、总结、提取、改写、分类和检索。这些能力共同构成了 AIAgent 在电商环境中解决各种问题的基石。电商中的核心问题在于实现从感知到决策，再到内容生成的

本文将从安装到运行，详解关键操作、常见坑点，以及本地 LLM 带来的独特优势。不管你是 AI 发烧友，还是刚入门的好奇者，这份实用指南都能让你快速上车。

在这篇指南中，你将学习如何将 LangGraph 工作流封装在 FastAPI 中，变成一个生产就绪的 endpoint。

本文是为AI初学者们（包括我自己）编写的保姆级大型模型部署和使用指南。现在正值阿里云免费试用计划，我们可以不花一分钱就可以体验部署自己的大型模型的乐趣。

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这篇文章主要介绍在自己本地gpu性能不足或者没有gpu的时候，如何部署体验llama3.1。

现在不用再担心了找不到材料文档了，GitHub开源了一款可离线，支持检索增强生成(RAG)大模型的知识库项目。虽然开源时间不长，但是势头很猛，已经斩获25K Star。

本文将基于Windows系统和CPU环境，使用Qwen2.5系列模型，详细实践从大型语言模型的下载、部署到微调的全过程。