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不可忽视的是，We create adaptable functions that convert prompts into the required chat layout and manage text generation from the model. The inference process is made modular, allowing the same function to be applied to various tasks within the notebook. We then execute an initial generation test to verify the model is functioning properly and yielding coherent results.
更深入地研究表明，本地部署支持以下开源框架：SGLang（v0.5.10+）、vLLM（v0.19.0+）、xLLM（v0.8.0+）、Transformers（v0.5.3+）和KTransformers（v0.5.3+）。
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