llmfit 教學:下載前先算,你的電腦適合跑哪個本地模型?
llmfit 教學帶你在下載本地大模型前,先掃描 CPU、GPU 與記憶體,判讀量化、tok/s 和適配分數。以 M4 Pro 24GB 的 Qwen3 MoE 與 32B 密集模型案例,說明預估和實測的差別,再用 plan 固定上下文、透過 Ollama 驗證速度與載入方式,找到合適模型,減少下載後才發現太慢的試錯。
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vLLM 是什麼?從 KV Cache、PagedAttention、前綴快取與連續批次,理解同一張 GPU 如何承載更多請求。本文整理 Prefill 與 Decode 的差別、記憶體用量推算、常見參數與量化取捨,並說明多 GPU、首個 token 等待及吞吐量測試,幫你找出瓶頸,避免把併發改善當成固定倍數加速。
AI Girlfriend V2 怎麼用?整理 AI 女友的語音對話、DSH 長期記憶、聲音克隆與數位人口型,釐清 8GB 顯卡條件、Windows 整合包和 GitHub 原始碼差異,介紹 RunningHub 素材生成與 AIFISHER 畫布用法。附安裝步驟、記憶驗收與授權提醒,帶你先從純語音開始,建立虛擬夥伴。
Strata 本地部署真的能用 8GB 顯存跑 125B 模型嗎?本文核對 v0.1.13 官方文件,整理 NVIDIA 顯卡、記憶體與 SSD 條件,帶你完成安裝、量化選擇、圖片輸入及 Hermes Agent 串接,並拆解滑雪遊戲、FPS 與桌面 AI 助理案例,分清能啟動、跑得快與穩定完成任務的差別。
OpenAI Dots 怎麼用?整理語音查論文與 Notion 筆記、定時檢查、Godot 遊戲、Blender 建模和 Grok CLI 串接,核對 Pro 等方案資格、雲端與本機差異、Work/Codex 用量及資料權限。附任務指令與成果驗收方法,帶你判斷常駐 AI 助理適合接手哪些工作,及使用前要確認的條件。
Security Guidance 是 Claude Code 的自動安全審查外掛,透過編輯提醒、回合差異檢查與提交審查,協助發現程式風險。本文整理安裝指令、三個實用範例、專案規則範本與確認啟用的方法,並釐清 Skill、Hook 和 Plugin 的差別,以及模型用量、程式碼傳送範圍與不會阻擋提交的使用限制。
FaceFusion 怎麼用才自然?從官方下載、本地安裝與圖片換臉開始,整理來源照片挑選、多人臉選擇、遮罩、側臉穿幫與影片閃爍的排查順序。另說明音源錯誤、唇形同步、GPU 後端及 Cpolar 遠端操作,釐清整合包、模型授權與固定網址方案的差別,讓你先做出穩定的短片,再建立適合自己的本地 AI 影像處理流程。
Pi Agent 怎麼用?從官方安裝、模型登入與自訂端點開始,釐清 Extension、Skill、Package 的差別,整理 AGENTS.md 分層規則、專案信任與沙箱設定。再用賽車原型理解模型切換、Session Tree 和 Git 版本保存,建立 AI 寫程式流程,並判斷與 Hermes 的選擇差異。
桌面 AI 女友怎麼做?用 ComfyUI 與 MiniMax H3 把人物圖片製成短片,再透過 Lively Wallpaper 設為動態桌布。本文整理官方模型下載、素材合成、提示詞、加速 LoRA 與記憶體排錯,也釐清單段影片長度、免費下載和即時聊天的差別,帶你從一段簡單動作開始,做出適合循環播放的桌面角色。
Laya 能取代 Jev 嗎?本文核對 662 筆公開評測,拆解垃圾簡訊與 Banking77 分類結果,比較準確率、Macro F1 與本機延遲,說明 77 個選項、模型版本、信心校準及微調如何影響判斷。附比較圖表、重現測試入口與導入建議,幫你評估開源決策模型是否適合客服分流、內容檢查與本機 AI 工作流程。