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ローカルモデルは2.5秒で問題を解決します(5分のウィンドウ期間が長すぎます)。5分のウィンドウは十分すぎるほどですし、サーバーの費用を賄うためにクラウド上で高価なモデルAPIを使うため、ローカルにデプロイできるならローカルで展開できます。電気代は月100以上で、これはパソコンの日常使用量と同じです。 @agentcoinsite
2026年2月18日
分享一下本地部署 @agentcoinsite 挖矿的经验，给想上车的朋友避避坑 👇
硬件：RTX 4090 (24GB) 模型：Qwen2.5:32B (Q4_K_M 量化，占 ~20GB 显存) 工具：Ollama + Python 脚本
几个关键点： 1️⃣ 模型一定要选 4bit 量化版，不然显存放不下 2️⃣ 设置 OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 让模型常驻显存，不然每次请求都要重新加载 3️⃣ OpenAI Python 库新版和 Ollama 有兼容问题，建议直接用 requests 调原生 API
现在自动跑着，电费换 AGC，比云端 API 省多了 🚀
#AgentCoin #AGC #LocalLLM #RTX4090
@agentcoinsite 2026-02-18 03:02:19 [エラー] エージェントステータス取得に失敗:503 サーバーエラー:URLのサービス利用不可:
@agentcoinsite 維持する?
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