从DeepSeek到Manus：如何实现本地LLM微调+联网开发？

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👉 目录 1 LLaMA-Factory本地大模型微调 2 本地大模型联网功能开发 3 业务场景探索 4 未来展望与实践建议 从 ChatGPT 到 DeepSeek 再到最近大热的 Manus，AI 技术从模型端的破圈进一步扩展到了 Agent 方向。拥有一个定制化的、能够理解你业务需求的 AI 助手不再是科幻，而是触手可及的现实。 然而，市面上的通用大模型往往难以深入理解特定领域知识，更不用说完全掌控数据隐私。本文将带你走进 AI 定制化的世界，从模型微调到功能开发，从技术探索到产品思考，一站式解决你的 AI 落地难题。 01 LLaMA-Factory本地大模型微调 当前，以Claude、DeepSeek、GPT等为代表的通用大语言模型展现出惊人的知识覆盖和任务泛化能力，但在垂直行业场景中常常面临“博而不精 ” 的困境——医疗诊断时可能混淆专业术语、法律咨询时缺乏最新司法解释援引、金融分析时难以把 ………………………………