2025大语言模型部署实战指南：从个人开发到企业落地全栈解决方案
本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架，适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama，支持快速本地部署与量化模型管理；到资源受限设备上的llama.cpp，通过极致优化使老旧硬件焕发新生；再到企业级服务的vLLM，提供高并发生产环境解决方案；以及跨平台开发桥接器LM Studio，作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用场景，旨在帮助技术团队精准匹配最适合的大模型部署方案，以实现效率和成本的最佳平衡。随着大模型应用的增长，选择正确的部署策略对于AI工程化落地至关重要。
宠物识别算法在AI摄像头的应用实践：从多宠识别到行为分析
基于边缘计算与轻量化AI模型，本方案实现多宠家庭中宠物个体识别、行为分析与健康监测。通过端云协同架构，在本地完成实时识别（延迟<50ms），保障隐私同时支持8只宠物同屏追踪。结合多模态特征与行为模式，准确率超98%，可联动喂食器、猫砂盆等设备，为宠物提供个性化智能照护，适用于家庭、托管中心及医疗场景，推动智能养宠迈向精准化、生态化发展。
