企业官网建设流程全解析

文中提到 2025 年最热门的项目分布在 AI 基础设施（vllm、ollama、huggingface/transformers）和持久的生态系统（vscode、godot、home-assistant）之间。

• 一方面，像vllm、ollama、ragflow、llama.cpp和huggingface/transformers这样的项目占据主导地位，这表明贡献者正在投资 AI 的基础层——模型运行时、推理引擎和编排框架。
• 另一方面，像vscode、godot、expo和home-assistant这样的主要生态系统继续吸引稳定的贡献者基础，表明开源的势头远远超出了 AI 领域。

vLLM——2025 年增长最快的开源 AI 项目之一。

🏆 按贡献者数量排名的顶级开源项目 🚀 按贡献者数量增长最快的项目 🌱 吸引最多首次贡献者的项目

这个推理引擎也是我最喜爱的，本号测试部署的 N 多大模型都是用它来部署的

唯一让我不满的是我在内网用 docker 起 vLLM，它太大了，足足 22 个 GB

周末刚看到一个新项目：轻量级 vLLM 实现——Nano-vLLM

项目地址：https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm

关键功能🚀 快速离线推理 - 推理速度与 vLLM 相当 📖 易读的代码库 - 约 1,200 行 Python 代码的简洁实现 ⚡ 优化套件 - 前缀缓存、张量并行、Torch 编译、CUDA 图等

一行命令安装pip install git+https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git

手动下载模型权重，使用以下命令：

huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-0.6B \ --local-dir ~/huggingface/Qwen3-0.6B/ \ --local-dir-use-symlinks False

网不通的话，可以使用我多次推荐的modelscope

pip install modelscope 之后，即可使用 modelscope download 下载模型

下载完整模型库

`modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下“dir”目录为例）

modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B README.md --local_dir ./dir

API 与 vLLM 的接口类似，LLM.generate方法有一些细微差别：

from nanovllm import LLM, SamplingParamsllm = LLM("/YOUR/MODEL/PATH", enforce_eager=True, tensor_parallel_size=1)sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, max_tokens=256)prompts = ["Hello, Nano-vLLM."]outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)outputs[0]["text"]

看官方测试配置：**

• 硬件：RTX 4070 笔记本电脑（8GB）
• 模型: Qwen3-0.6B
• 总请求量: 256个序列
• 输入长度: 随机采样在100到1024个标记之间
• 输出长度: 随机采样在100到1024个标记之间

性能结果：

这种小模型，时延更小，吞吐量更大，看起来是很不错的样子

时间关系，我还没有本地跑大参数模型，后续肯定要试一试的。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！