把大模型跑在自己的机器上,动机通常就三类:数据不能出内网、长期调用的 API 成本压不下来、离线环境也要能用。这三条里任何一条成立,本地推理就值得认真考虑。 本地部署的技术门槛比调 API 高不少,但核心知识并不杂,主要就是三块:量化(把模型压小)、…
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Soraya 发布于 · 2026-10-10
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把大模型跑在自己的机器上,动机通常就三类:数据不能出内网、长期调用的 API 成本压不下来、离线环境也要能用。这三条里任何一条成立,本地推理就值得认真考虑。 本地部署的技术门槛比调 API 高不少,但核心知识并不杂,主要就是三块:量化(把模型压小)、…
调用一个 embedding 接口拿到一串浮点数,然后算余弦相似度排序——这条链路看起来简单,但线上效果不达标的检索系统,有相当一部分问题出在这几步的细节上,而不是模型本身的能力。 相似度由任务定义,不由模型定义 通用 embedding 模型的训练目标通常是"语义…