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随着Ollama、vLLM等本地推理框架的成熟，将7B至70B参数量级的开源模型部署在企业服务器上已越来越可行
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50%
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Medium-term (~90 days)
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7/10/2026
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Valid until: 10/8/2026
Sources
AI Agent零基础学习路径：从理论到实战全解析
bilibiliAgent开发7/9/2026
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UnverifiedOllama将复杂的模型加载、量化推理、GPU内存管理封装为简单的REST API，使得在消费级硬件上运行7B-70B参数的开源模型成为可能77% similarVerified主流的本地LLM部署方案包括Ollama（一键部署和管理本地模型）、LM Studio（图形化界面）和vLLM（高性能推理引擎）71% similarUnverified推理框架如 vLLM、llama.cpp、TGI 可用于开放权重模型的本地部署70% similarUnverified围绕LLaMA发展出的开源生态包括量化工具GPTQ、GGML，微调框架LoRA，推理引擎llama.cpp和vLLM，使消费级显卡就能运行具有相当能力的语言模型70% similarVerifiedDify支持接入OpenAI、Anthropic、本地部署的开源模型等多种LLM后端70% similar
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