一、本地部署LLM的核心挑战与解决思路 本地化部署LLM面临三大核心挑战：硬件资源限制（GPU显存不足、CPU计算效率低）、环境依赖复杂（CUDA版本冲突、深度学习框架兼容性）、性能优化困难（推理延迟高、批处理效率……
