本地部署

【OpenClaw】 8GB 显卡本地大模型部署指南本文档整理自实际问答，针对 8GB 显存环境下的本地大模型部署方案进行对比分析。Linux/macOS:

【OpenClaw从入门到精通】第01篇：保姆级教程——从零开始搭建你的第一个本地AI助理（2026实测版）摘要：本文聚焦2026年开源AI代理工具OpenClaw的本地部署与实操，从核心概念拆解入手，先厘清OpenClaw、Gateway、Skills、ClawHub的关联，再明确硬件系统要求与大模型API-Key准备要点，通过官方一键安装脚本完成本地部署，并配置阿里云百炼API实现大模型对接。以“让AI助理抓取开源中国热门项目”的虚拟实战案例，详细演示Skills调用流程，同时梳理部署中“命令找不到”“API-Key配置失败”等高频问题的解决方法。内容兼顾新手友好性与实操参考性，所有步骤均基于公开技术文档验

盘古开天1666

Gemma4本地部署，零成本打造私有 AI 助手2026年4月2日，谷歌DeepMind正式发布Gemma4开源模型家族,这个消息在AI圈内炸开了锅。不是因为它又堆了多少参数，而是因为它彻底改写了"本地跑AI=烧钱"的固有认知。

openclaw一键安装包，配置好了大模型可以直接使用2026 年开源 AI 圈的黑马OpenClaw（昵称小龙虾）凭借「本地运行 + 零代码 + 自动化操作」的核心能力迅速出圈，GitHub 星标飙升至 28 万 +，成为开发者和办公人群的必备 AI 智能体。与传统聊天 AI 不同，OpenClaw 是真正能操控电脑的数字员工，可听懂自然语言指令并自动完成文件整理、浏览器操作、办公软件自动化等工作。

加斯顿工程师

Windows系统使用Ollama本地化部署Qwen3.5-9B模型教程在 Windows 系统上使用 Ollama 本地化部署 Qwen3.5-9B 大语言模型的教程，通过自定义安装路径实现灵活的磁盘空间管理。部署流程涵盖两种模型获取方式：一是通过魔塔社区下载 GGUF 格式量化模型，利用 Modelfile 配置文件执行命令完成本地模型构建；二是直接通过命令拉取官方仓库镜像。本教程适用于需要本地私有化部署，且对数据隐私有严格要求的 AI 应用场景。

一文教你OpenClaw Docker 部署并调用本地Qwen3.5 9B模型本文记录我在 Ubuntu 24.04.2 LTS 上，用 Docker 部署 Ollama（下载并运行 qwen3.5:9b-q8_0 模型），再把它接入 OpenClaw 的完整过程。

glm-4.7-flash本地部署GPU：4090（48GB）* 2RAM：512GB使用docker运行多个模型实例，目标为了显存的复用

本地部署fish-speech-1.5关键步骤fish-speech只需要提供5-10秒的样本语音片段和对应文字，就能依照样本音色和新文本生成质量非常高的输出，且对硬件的要求也不高，本地部署后免费，非常合适。不过在本地部署fish-speech-1.5的过程中踩了一些贼二又坑死人不偿命的坑（git repo里的readme没写，指向的官方文档不可用，贼坑），熬了半宿才从坑里跳出来，记录一下，希望能帮大家避雷。

【一站式】本地部署大模型(GLM-4.5-Air量化版) + Claude Code Router + Claude Code官网下载、安装Python后，环境最好用venv隔离一下，这个不赘述。我成功部署的是这个，大小63GB，量化完参数17B：cpatonn-mirror/GLM-4.5-Air-AWQ 激活venv虚拟环境后，安装ModelScope环境，慢的话切一下国内源：

淮上安子骞

sage10.8源码部署一直在用sage9.3写题，这两次比赛发现9.3貌似不够用，sage源码已经到10.x的版本了，没找到教程，只能看着官方文档一步一步来，记录一下

GitCode+昇腾部署Rnj-1模型实践教程GitCode Notebook是GitCode平台推出的云端交互式开发环境，对标Google Colab，为开发者提供了免本地配置的算力资源和一站式开发体验。其核心优势体现在三个方面：

未来之窗软件服务

幽冥大陆(六十) SmolVLM 本地部署轻量 AI 方案—东方仙盟筑基期在人工智能多模态应用飞速发展的当下，轻量级、高效率的模型成为了开发者的优先选择。Hugging Face 发布的 SmolVLM 模型家族，凭借极致的资源适配能力和全量开源的特性，成为端侧与低算力设备部署的理想之选。对于东方仙盟这类追求轻量化、本地化部署的项目而言，集成 SmolVLM 能够在不依赖云端算力的前提下，实现强大的图文问答、图像描述等多模态功能，为项目赋能。

本地部署AI大模型首先需要有一个可访问的大模型，通常有三种选择：使用开放大模型API的优缺点如下：云平台部署私有模型：本地部署私有模型：

虚拟机上部署Web项目执行命令：vim /etc/profile执行命令：source /etc/profile，让配置生效

dify本地部署及添加ollama模型（ubuntu24.04）下载地址：https://github.com/langgenius/dify 切换到自己要存放该源码的目录下，拉取代码

AlgorithmVisualizer项目改进与部署-网页算法可视化AlgorithmVisualizer 是一个开源的可视化平台，用于动态地展示各种计算机算法的执行过程，帮助用户更好地理解算法的内部机制和运行逻辑。这个项目非常适合学生、编程初学者或任何想更直观地理解算法如何工作的开发者。 🔍 项目简介：

U-Mail邮件系统

本地部署企业邮箱，让企业办公更安全高效在当今数字化办公时代，企业邮箱作为企业沟通协作的重要工具，承载着企业业务往来和办公协同的重要职能。基于安全性、个性化需求、系统集成等方面的考量，越来越多的企业倾向于选择本地部署企业邮箱，本地化部署不仅能够有效守护企业信息安全，还能依据企业未来发展的需求，灵活调整企业邮箱系统的功能，甚至进行二次开发，同时实现与其他办公系统的无缝集成，为企业数字化办公提供坚实支撑。

理论最高的吻

本地部署 DeepSeek R1（最新）【从下载、安装、使用和调用一条龙服务】官方网址：Ollama官网下载很慢，甚至出现了下载完显示无法下载，需要授权目前有两个解决方式：复制下载链接，使用迅雷进行下载【右键点击正在下载文件，然后点击复制下载链接】

Spring Boot 深度集成 Ollama 指南：从聊天模型配置到生产级应用开发在人工智能应用开发中，大语言模型（LLM）的本地化部署需求日益增长。Ollama 作为开源的本地LLM运行平台，支持Mistral、LLaMA等主流模型，并提供与OpenAI兼容的API接口，而 Spring AI 则为Java开发者提供了便捷的集成工具链。本文将结合Spring Boot框架，详细讲解如何通过Spring AI实现Ollama聊天模型的全生命周期管理，涵盖基础配置、高级功能开发及生产环境优化，帮助开发者构建高效、可控的本地化智能应用。

DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手本篇文章安装环境：Linux Rocky Linux 9.5使用 Docker Compose 部署：Docker 27.5.1 或更高版本、Docker Compose 1.25.1 或更高版本安装 Dify 之前，请确保你的机器已满足最低安装要求：CPU>2 Core RAM>=4GB