主要观点总结
本文介绍了大模型本地部署的实用参考手册，详细阐述了不同部署框架的优劣势，并以Ollama、LM Studio、ChatGPT Next Web和llama.cpp为例进行部署流程说明。同时，文章也介绍了大模型应用本地部署的框架，如AnythingLLM和Dify，并构建应用实例。最后，文章总结了不同部署方案的优劣势，并强调了开源大模型应用框架的便捷性和低成本。
关键观点总结
关键观点1: 大模型本地部署框架分类
文章将大模型本地部署框架分为三类：前后端皆存在的大模型集成运行环境、仅含前端的对话式网页应用、仅含后端的本地大模型运行库，并以Ollama、LM Studio、ChatGPT Next Web和llama.cpp为例进行部署流程介绍。
关键观点2: 大模型应用本地部署框架介绍
文章介绍了基于RAG和多智能体架构的大模型应用框架，如AnythingLLM和Dify，并分别进行了部署流程说明和应用实例构建。
关键观点3: 不同部署方案优劣势总结
文章总结了不同部署方案的优劣势，并强调了开源大模型应用框架的便捷性和低成本。
文章预览
本文是大模型本地部署的实用参考手册，详细介绍大模型及其应用的本地部署流程。对于大模型本地部署，本文从前后端是否存在的角度将不同部署框架分为三类：前后端皆存在的大模型集成运行环境、仅含前端的对话式网页应用、仅含后端的本地大模型运行库，分别以Ollama和LM Studio、ChatGPT Next Web与llama.cpp为例进行部署流程介绍。对于大模型应用本地部署，本文分别以AnythingLLM和Dify作为RAG应用框架和多智能体应用框架的代表，进行详细的部署说明及应用实例构建。 核心观点 人工智能83：大模型本地部署实用参考手册 本文是大模型本地部署的实用参考手册，详细介绍大模型及其应用的本地部署流程。对于大模型本地部署，本文从前后端是否存在的角度将不同部署框架分为三类：前后端皆存在的大模型集成运行环境、仅含前端的对话式网页应用、仅
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