大模型部署与调优

很多做AI绘画工作流的朋友都遇到过同一个痛点：Midjourney原生界面全英文，参数、指令、后缀、权重调节全靠记忆和肌肉反应。对于非英语母语的创作者来说，每次输入提示词都要在翻译工具和Discord之间反复切换，效率损耗极大。更麻烦的是，团队协作时如果成员英文水平参差不齐，提示…

把 VS Code 搬到浏览器里用，这件事本身已经足够让运维和全栈开发者兴奋。但真正让 code-server 从“能用”跨越到“好用”的，是给它挂上 AI 插件。站长在多个云端开发环境里反复折腾过 code-server ai插件 的搭配方案，踩过的坑比写过的配置文件还多。今天…

最近不少同行在讨论推理框架的硬件适配问题，尤其是当手头只有昇腾算力卡，却想跑通vLLM这条高性能推理链路时，踩坑的概率极高。站长自己在实际环境里折腾了多轮，从驱动版本、CANN工具链到PyTorch适配层，几乎每个环节都遇到过报错。这篇文章不讲虚的，直接围绕“vllm原生支持昇腾…

很多朋友想把 DeepSeek 跑在自己机器上，既是为了数据不出本地，也是想省下 API 调用成本，还能离线折腾。但真正动手时，往往会卡在环境依赖、模型拉取、显存不足、端口冲突这些坑里。站长这篇 deepseek本地部署教程ollama 配置实战避坑指南，不讲虚的，直接从硬件前置…

折腾大模型这件事，站长踩过的坑比吃过的盐还多。很多兄弟一上来就问“我该选哪个”，其实这个问题本身就问错了。正确的思路是先搞清楚你的业务场景、预算、数据敏感度和运维能力，再去决定是调用开源大模型、闭源大模型还是干脆自建大模型。这三条路线不是互斥的，很多时候是混着用。今天站长就把这三…

站长在最近半年的运维日志里，遇到最多的一类求助就是关于大模型推理加速框架vllm部署的实战方案。很多朋友按照官方文档走了一遍，结果要么是启动时直接报 CUDA out of memory，要么是服务跑起来后吞吐量只有个位数 tokens/s，甚至不如直接用 transformer…

很多站长在Windows环境下想跑大模型推理，第一反应就是找vLLM。但vLLM官方原生只支持Linux，Windows下直接pip install vllm大概率报错或者跑不起来。站长实测下来，Win11上部署vLLM最稳的路线只有两条：WSL2直通方案和Docker Desk…

刚接触AI绘画的朋友，十有八九都是被Midjourney那种惊艳的图骗进来的。但自己一上手，写出来的词儿生成的东西，怎么看都像一坨……别急，站长今天不跟你扯虚的，就手把手告诉你midjourney风格/关键词到底怎么玩。这篇教程零基础也能看懂，看完你至少知道该怎么下笔，而不是对着…

很多朋友在看了 deepseek本地部署教程哔哩哔哩 上的视频之后，跟着一步步操作，结果自己动手时却卡在了各种报错上。站长在实测中发现，视频教程通常只展示顺利路径，但你的显卡型号、驱动版本、系统环境、Python 依赖、网络代理状态稍有不同，就会触发完全不同的故障。这篇文章不讲空…

很多刚接触AI绘画的朋友，在配置 midjourney风格/关键词 时，最容易犯的一个错误就是把“风格”和“关键词”当成同一种东西来堆砌。站长在帮人排查问题时，见过太多人把一长串形容词直接塞进提示词，结果出图要么风格漂移，要么关键词互相打架，甚至触发平台的风控降权。这篇指南不绕弯…