本地大模型部署
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案例介绍
独立完成本地大语言模型部署与推理服务开发，基于 Qwen3.5-9B 和 GGUF Q8_0 量化模型，结合 llama.cpp 与 NVIDIA CUDA，实现本地大模型推理服务的部署和运行。
项目完成模型加载、GPU 全层卸载、上下文配置、推理服务启动及健康检查，并提供本地 Web 聊天交互界面，支持通过 API 接口调用模型。
在 RTX 5070 Ti 16GB 环境下，完成 33/33 层 GPU 卸载验证，支持 8192 上下文配置，并完成文本推理和视觉输入测试。
本人独立负责模型选型、运行环境搭建、模型部署、GPU 推理优化、服务接口配置及功能测试。
项目完成模型加载、GPU 全层卸载、上下文配置、推理服务启动及健康检查，并提供本地 Web 聊天交互界面，支持通过 API 接口调用模型。
在 RTX 5070 Ti 16GB 环境下，完成 33/33 层 GPU 卸载验证，支持 8192 上下文配置，并完成文本推理和视觉输入测试。
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独立完成本地大语言模型部署与推理服务开发，基于 Qwen3.5-9B 和 GGUF Q8_0 量化模型，结合 llama.cpp 与 NVIDIA CUDA，实现本地大模型推理服务的部署和运行。
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在 RTX 5070 Ti 16GB 环境下，完成 33/33 层 GPU 卸载验证，支持 8192 上下文配置，并完成文本推理和视觉输入测试。
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