近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）技术飞速发展，DeepSeek、Ollama 和 LM Studio 等工具的出现，让本地部署和高效运行大模型成为可能。本文将深入探讨这些技术的核心架构、优化策略及未来趋势，涵盖量化推理、LoRA 微调、RAG（检索增强生成）等关键技术。我们将通过大量代码示例（包括 Python 和 Shell 脚本）展示如何高效运行大模型，并分析它们在边缘计算、多模态融合和 Agent 系统中的应用前景。文章还将讨论大模型在隐私保护、低资源环境下的优
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