数据饕餮

在当下的大模型技术生态中，SGLang、Ollama、VLLM 和 LLaMA.cpp 各具特色，适用于不同的应用场景和用户需求。：支持 Windows/macOS/Linux，简单命令即可运行 1700+ 模型（如 Llama、Qwen）1518。：支持 2-bit 到 8-bit 量化，7B 模型可在树莓派运行（0.1 token/s）1517。通过结合自身需求与工具特性，用户可以最大化利用这些技术的潜力，推动 AI 应用的落地与创新。：可调整模型参数（如创造性、系统提示）适配不同任务1315。

嵌入模型是一种将文本、图像、音频等非结构化数据转化为**低维稠密向量（Dense Vector）**的算法模型，这些向量（通常几百到几千维）能够捕捉数据的语义信息。核心目标：将抽象内容转化为计算机可理解的数值形式，同时保留其语义关联性

2.1 MTEB 是什么？定位：权威的文本嵌入模型性能评测基准，覆盖检索（Retrieval）、分类（Classification）、聚类（Clustering）、语义相似度（Semantic Similarity）等 8 大类任务、58 个子任务。数据：涵盖 112 种语言，支持多语言模型横向对比。更新频率：排行榜定期更新，收录最新开源和商业模型。2.2 如何使用该排行榜？查看模型排名：默认按综合得分（）排序，可点击表头按特定任务（如检索）排序。筛选模型。

Ollama使用环境变量来进行配置，允许用户根据需要调整其行为。通过合理配置这些环境变量，用户可以优化Ollama的性能、安全性以及功能适应性，使其更好地服务于特定的应用场景或开发需求。

【代码】deepseek r1完全本地部署实战教程09。

11.DeepSeek r1 外部访问身份认证api-key。12.DeepSeek r1 公网服务发布-内网穿透设置。8.DeepSeek r1 本地模型路径设置。9.DeepSeek r1 本地访问身份认证。5.DeepSeek r1配置外部网络访问。6.DeepSeek r1多任务并发配置。7.DeepSeek r1 访问性能优化。（1）deepseek r1 模型获取。（2）deepseek r1 模型配置。（1）webui可视化界面部署。（2）ollama安装和配置。4.webui安装和配置。