#部署

ChatGPT-Vercel 是基于 OpenAI API 开发的开源聊天应用。该项目具有简洁的界面，支持多对话、Prompts 预设和自定义设置等功能。用户可实时查看 token 消耗，导出导入对话记录。此外，该应用还可作为搜索引擎使用。ChatGPT-Vercel 支持在 Vercel、Netlify 等平台上轻松部署，为开发者和用户提供了灵活的 AI 聊天解决方案。

cf-openai-azure-proxy项目通过Cloudflare Worker为OpenAI客户端提供Azure OpenAI Service的接入能力。支持GPT-3、GPT-4和DALL-E-3模型，实现打印机模式响应，可选Docker部署。无需服务器和域名，每日免费10万次请求。用户只需在Cloudflare Worker中部署代码并配置即可使用，为Azure OpenAI服务用户提供便捷接入方案。

Chat是一个开源的智能对话平台，集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制，适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性，便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发，支持快速部署到多种云平台。

go-zero-looklook是一个基于go-zero框架的微服务实践项目，旨在提供完整的开发示例。项目集成了k8s、nginx网关、kafka、elasticsearch等技术，实现了日志处理、监控、链路追踪和消息队列等功能。它提供详细文档、架构图以及Docker Compose开发环境，同时支持k8s部署，为开发者学习和实践go-zero提供了全面参考。

Dokku是一个基于Docker的轻量级PaaS平台，被称为'迷你Heroku'。它极大简化了应用程序部署流程，支持Ubuntu、Debian和Arch Linux等多种操作系统。Dokku以其简单的安装和升级方法、完善的文档以及活跃的社区支持而著称。这个开源项目为开发者提供了高效便捷的应用部署解决方案，适合各种规模的项目使用。

本项目展示了如何在Doprax.com上部署V2ray代理服务，采用Nginx、WebSocket、VMess/VLess和TLS技术。内容涵盖详细部署步骤、服务器及客户端配置指南。该方案具有无流量限制和持续运行的特点，适合需要稳定代理服务的用户。项目还提供了反馈渠道，方便解决使用中遇到的问题。

aaPanel是一个开源的Web服务器管理面板，提供Docker镜像部署方案。它支持一键安装LAMP/LNMP环境，通过Web界面管理网站、数据库和文件。aaPanel简化了服务器配置和维护过程，适用于网站管理员和开发者。其Docker部署方式提高了部署效率和灵活性。用户可以通过指定端口访问控制面板和phpMyAdmin，并可自定义数据存储位置。aaPanel提供官方Docker镜像，支持自定义端口映射和数据卷挂载。默认通过8886端口访问控制面板，初始用户名和密码为aapanel/aapanel123。部署后建议立即修改登录信息以确保安全性。

Monica提供Docker镜像，支持Apache和FPM版本，可通过Docker和docker-compose快速部署。镜像包含MySQL数据库，支持数据持久化和连接现有数据库。多架构支持适配不同硬件平台。简单配置即可启动Monica个人关系管理系统，实现便捷部署和使用。

linuxdeployqt是一个专门用于Linux平台的Qt应用部署工具。它能将Qt应用及其依赖打包成独立的AppDir或AppImage格式,方便在不同Linux发行版上分发和运行。该工具支持C/C++等编译语言开发的应用,可集成到项目构建流程中。对于Qt应用,它还能智能打包最小运行时依赖,优化最终包大小。

ChatGPT-Web是一个基于GPT-3.5 API的开源聊天机器人项目，提供与官方ChatGPT相似的对话体验。支持Zeabur云部署、本地部署和Railway部署等多种方式。具备多用户管理、多对话管理、公式显示、流式加载和代码高亮等功能。项目部署简便，可快速搭建个人AI对话服务。

Le-AI是一个开源的AI助手集成平台，整合了多种AI服务，包括OpenAI和Azure OpenAI。它提供语音阅读、markdown显示和代码高亮等功能，采用响应式设计和暗黑模式，确保跨设备使用体验。Le-AI注重用户隐私，将会话记录和系统配置存储在本地浏览器。该项目支持自定义角色模板，并可便捷部署到Vercel平台。

项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化，实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准，提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境，便于在vLLM兼容后端进行高效部署，Perplexity指标略有提升。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率，主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手，利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境，优化部署性能。量化由AutoFP8完成，Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降，但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。