Linux中部署Qwen3.5大模型 | 本地私有化部署阿里最新开源Qwen3.5大模型 | 私有化部署本地大模型需要什么配置

摘要 本文介绍了一个ASR(自动语音识别)数据集采集系统的开发与部署方案。该系统旨在解决传统数据采集过程中音频与文本标签不匹配的问题，通过云端部署实现多人协作采集，提高数据质量和采集效率。系统采用前后端分离架构：后端使用SpringBoot(JDK21)，前端使用Vue，配合Nginx作为Web服务器和反向代理，MySQL存储数据并支持Excel导出。 部署过程详细说明了JDK21、MySQL和N

Fun-ASR-Nano是一款开源实时语音识别模型，支持多种方言和国际语言，包括客家话、吴语、英语等。该模型具备流式区分说话人功能，可实时转写并标注不同说话人(SPK标识)及时间戳，适用于会议纪要等场景。效果演示视频可在B站观看。

摘要：OpenAI开源的Whisper是一个强大的多语言ASR（自动语音识别）工具，支持100种语言（国内支持普通话和粤语），具备语音转写、标点添加、语种识别和翻译功能。该项目提供多种模型选择（如tiny、base、small、large系列），推荐使用优化后的large-v3-turbo模型（需8GB显存）。软件提供Windows可执行程序，支持CPU/GPU运行（GPU需英伟达CUDA）。Wh

这是关于阿里开源的FunASR部署SenseVoiceSmall模型并准确区分说话人的一篇文章，主要记录如何提升区分说话人的准确率，以及如何在生产中提高SenseVoiceSmall的并发能力。

摘要：OpenAI开源的Whisper是一个强大的多语言ASR（自动语音识别）工具，支持100种语言（国内支持普通话和粤语），具备语音转写、标点添加、语种识别和翻译功能。该项目提供多种模型选择（如tiny、base、small、large系列），推荐使用优化后的large-v3-turbo模型（需8GB显存）。软件提供Windows可执行程序，支持CPU/GPU运行（GPU需英伟达CUDA）。Wh

这篇文章主要讲述如何在Linux服务器中内网部署gpt-oss-20b大模型，这个gpt-oss-20大模型只需要16GB显存，可以在本地电脑中部署，也可以在服务器中部署，然后有60GB以上的显存，可以跑gpt-oss-120b参数量的大模型。

本文介绍了如何在Linux系统上部署FunASR实时语音识别接口。FunASR是阿里巴巴开源的支持实时语音识别、说话人区分等功能的高效工具。部署过程以Ubuntu为例，通过Docker镜像快速搭建环境，包含镜像导入、服务启动等关键步骤，并提供了Web端演示方法。文章还提示了云服务器端口开放等注意事项，适用于通话转写、会议记录等场景。文末附有博客链接和视频教程，提供有偿部署服务联系方式。

本文介绍了DeepSeek-OCR-2的安装部署流程：1)克隆代码仓库并创建Python3.12.9虚拟环境；2)安装PyTorch 2.6.0、vLLM 0.8.5等依赖，需手动下载flash-attn 2.7.3的whl文件；3)修改config.py配置文件中的模型路径和输入输出路径。文中提供了详细命令和问题解决方法，并附有相关资源链接。作者还提供有偿部署服务，适合遇到部署困难的用户。

本文介绍了基于阿里开源FunASR开发的语音识别API项目FunASR_API。该项目支持Linux、MacOS和Windows系统，通过FastAPI提供HTTP接口，数据存储于MySQL，可被Java、C++、PHP等多种语言调用。文档详细说明了环境配置步骤，包括安装显卡驱动、CUDA、FFmpeg和Miniconda，创建Python虚拟环境并安装依赖库。项目提供三个核心接口：/asr用于直