How to Deploy Lightweight Language Models on Embedded Linux with LiteLLM
Простой гид по развёртыванию небольших моделей машинного обучения на Linux-устройствах с помощью LiteLLM.
Overview
This guide walks through running small language models on embedded Linux boards with LiteLLM.
Why LiteLLM
- one OpenAI-compatible API
- local and remote backends
- good fit for constrained devices
Quick start
pip install litellm
litellm --model ollama/llama3.2
Keep context windows short and prefer quantized weights.
Похожие статьи
QEMU 11.1.0: эмуляция UFS 4.1 и новый Arm/RISC-V
11 августа 2026 вышла QEMU 11.1.0: Write Booster и дефраг UFS 4.1, больше расширений Arm и RISC-V, новые syscall в user-mode.
Вышло точечное обновление Debian 13.6
11 июля 2026 Debian опубликовала 13.6 — точечный релиз Trixie только с безопасностью и важными исправлениями, без новых фич.
KDE Plasma 6.6 стала редакцией Fedora KDE
В Fedora Linux 44 спин KDE перешёл на Plasma 6.6: новый менеджер входа и Plasma Setup. Редакция полностью в программе Fedora Ready.
Вышла Fedora Linux 44
28 апреля 2026 Fedora Project выпустила Fedora 44: GNOME 50, Plasma 6.6, Ansible 13, MariaDB 11.8 и NTSYNC для Wine/Steam.
Комментарии (0)
Только для зарегистрированных. Поддерживается Markdown.
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении
Комментариев пока нет