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關於GPU主機、本地LLM、AI代理、裸機伺服器與雲端桌面的文章。
讓舊筆電重獲新生：雲端桌面應用指南
了解如何透過雲端桌面讓舊筆電重獲新生，在遠端高效硬體上執行AI、影片剪輯、3D渲染等繁重應用，無需購買新機。
閱讀更多 →何時該對LLM進行微調？實用指南
了解何时对LLM进行微调：与提示和RAG比较、微调方法（LoRA、QLoRA）、硬件需求及评估效果，避免常见陷阱。
閱讀更多 →AI決策模型：與LLM的差異
了解AI決策模型與LLM的差異：Jev如何產生結構化選擇、評分與信心估計，適用於分類、路由和AI代理工作流程。
閱讀更多 →如何使用ComfyUI：工作流、模型与设置
了解如何使用ComfyUI：从安装、模型配置到工作流搭建与修改，掌握本地AI图像和视频生成方法。
閱讀更多 →內部部署或雲端：快速決策指南
內部部署或雲端桌面如何選？從使用頻率、團隊規模、資料位置、IT人力到硬體需求，幫您快速評估最適合的方案。
閱讀更多 →什麼是vGPU？虛擬GPU的運作方式
了解vGPU（虚拟GPU）如何运作：将实体GPU分割成多个虚拟资源，供多个用户或虚拟机共享，适用于AI、3D应用及云端桌面等工作负载。
閱讀更多 →什麼是無審查LLM？
了解什麼是無審查LLM、其運作方式、與開放權重及基礎模型的差異，以及在本機運行這類模型所需的硬體與考量。
閱讀更多 →如何运行本地LLM：Ollama、llama.cpp、LM Studio和vLLM的比较
对比Ollama、llama.cpp、LM Studio和vLLM四种本地运行LLM的工具，分析各自的优缺点、难度、GPU支持及适用场景，帮助您选择最合适的推理方案。
閱讀更多 →什么是Hermes Agent?
了解 Hermes Agent——Nous Research 推出的開源 AI 代理，具備持久記憶與技能提升，可自動化任務、整合工具，並在 DaDesktop 上運行本地或雲端模型。
閱讀更多 →在本機執行 LLM 需要多少 VRAM？
本機執行 LLM 需要多少 VRAM？實用指南涵蓋量化影響、各模型規模的 VRAM 需求、8 GB 至 80 GB 建議，以及長上下文的記憶體提示。
閱讀更多 →RTX 5090 或 Tesla V100？為您的工作負載選擇合適的 GPU
比較RTX 5090與Tesla V100的GPU效能、記憶體與用途，了解如何透過DaDesktop雲端GPU桌面，無需購買昂貴硬體即可運行AI、深度學習與3D渲染等工作負載。
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