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开源与本地工具 · 工具介绍

exo

exo 将多台设备组织为本地 AI 推理集群,自动发现设备并按资源与连接情况分配模型,可通过内置面板管理集群和与模型对话。

exo 能做什么

exo 将多台设备组织为本地 AI 推理集群,自动发现设备并按资源与连接情况分配模型,可通过内置面板管理集群和与模型对话。

  • 本地语言模型运行
  • 模型API与推理服务
开源与本地工具 · 从小样开始

如何使用 exo

在设备集群上加载模型并进行对话

准备输入

  • 支持运行 exo 的设备和网络连接
  • 符合资源条件的模型与测试问题

操作步骤

  1. 在各设备启动 exo,通过面板确认发现的成员,并按需要设置集群命名空间。
  2. 加载所选模型,提交固定问题,核对参与设备、模型响应与实际内存使用。

预期交付物

  • 本地集群的模型会话和可用推理接口

模型大小、设备内存及网络会限制可运行范围;设备加入与命名空间需要核对,项目性能示例不能代替本机测量。

界面与操作参考

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 exo 官方说明 ↗

工具芽 · 场景选型

从开源与本地工具角度评估exo

把开源与本地工具需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 本地运行到哪一步

    区分本地界面、本地处理和外部API;不能只看名称判断数据去向。

  2. 环境是否匹配

    检查系统、内存、磁盘和依赖,按官方要求判断能否运行。

  3. 后续是否可维护

    确认许可证、配置保存、数据导出与版本更新方法。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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