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支持私有化部署
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02 部署框架对比
| 模型部署框架 | Xinference | LocalAI | Ollama | FastChat |
| OpenAI API 接口对齐 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 加速推理引擎 | GPTQ, GGML, vLLM, TensorRT, mlx | GPTQ, GGML, vLLM, TensorRT | GGUF, GGML | vLLM |
| 接入模型类型 | LLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, Audio | LLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, Audio | LLM, Text-to-Image, Vision | LLM, Vision |
| Function Call | 支持 | 支持 | 支持 | / |
| 更多平台支持(CPU, Metal) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 异构 | 支持 | 支持 | / | / |
| 集群 | 支持 | 支持 | / | / |
| 操作文档链接 | https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/index.html | https://localai.io/model-compatibility/ | https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#model-library | https://github.com/lm-sys/FastChat#install |
| 可用模型 | 支持上百种大模型，https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/index.html | https://localai.io/model-compatibility/#/ | https://ollama.com/library#/ | https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/model_support.md |
03 总结
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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通俗易懂的梳理MCP的工作流程（以高德地图MCP为例）
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一文说明 Function Calling、MCP、A2A 的区别！
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MCP很好，但它不是万灵药｜一文读懂 MCP
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2024-05-28
2024-08-04
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2024-07-09
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