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Configurerò deepseek harness e agente AI locale con llama cpp
Lucas L.
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Trasforma la tua GPU in un agente AI privato senza costi per token.
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DeepSeek Harness + llama.cpp è lo stack AI locale open-source più potente. Harness ti offre un framework per agenti con supporto plugin; llama.cpp ti fornisce inferenza 2-5 volte più veloce di Ollama.
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Lo configurerò tutto io in una sessione.
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Ciò che ottieni:
- DeepSeek Harness (dsh) installato e configurato
- llama.cpp compilato da sorgente con accelerazione GPU
- llama-server in esecuzione come API REST di produzione
- Il modello della dimensione giusta per la tua VRAM
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Stack: DeepSeek Harness + llama-server + modelli GGUF (Qwen, Gemma, DeepSeek, Llama, Mistral...)
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Ciò di cui ho bisogno: Il tuo OS, le specifiche della GPU e quale modello desideri.
Scopri di più su Lucas L.
Lucas L.
Remote IT Support Windows Printers Virtual Machines Local AI Setup
- DaArgentina
- Membro danov 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 mese
Lingue
Spagnolo, Inglese
I'm a remote IT support specialist with 10+ years of hands-on experience in Windows environments, networking, and technical support.
I help individuals and small businesses with:
• Virtual machine setup (VMware, VirtualBox, Hyper-V)
• Local AI installation (Ollama, LM Studio, DeepSeek)
• Printer installation & troubleshooting (USB, WiFi, LAN)
• Windows repairs, driver fixes, and PC optimization
Every session is remote, fast, and frustration-free. If I can't fix it, you pay nothing.
Message me before ordering if you're unsure which service fits your needs — I'm here to help.
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FAQ
Traduzione automatica.
Funzionerà sul mio hardware?
Condividi la configurazione della tua GPU (NVIDIA/AMD/Apple Silicon) o solo CPU prima di ordinare. Confermerò io.
Quale modello dovrei usare?
Consiglio uno in base alla tua VRAM. Modelli più grandi = qualità migliore, più memoria richiesta.
Ollama è più facile. Perché llama.cpp?
Llama.cpp è 2-5 volte più veloce e ti dà il controllo completo. Harness funziona con entrambi, ma il backend llama.cpp è il più performante.
