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InternLM适合本地学习、轻量开发和企业内测，可通过开源权重免费部署。安装前需确认显卡、Python、CUDA与依赖版本，并用基础问答、长文本和性能指标完成验证。

Yi模型适合本地评测、知识问答和应用原型开发，Docker部署能降低环境冲突。配置前需确认硬件、驱动、镜像、模型来源和端口权限，并做好日志、资源限制与合规使用检查。

Gemma可通过Transformers、Ollama或llama cpp在本地运行。安装前需确认硬件、模型权限与依赖版本，中文提示词可按角色、任务、约束和输出格式配置，低内存设备建议优先量化、小模型和分层加载。

围绕Llama3本地部署与浏览器插件配置，梳理环境准备、模型服务启动、插件连接、验证方法、安全设置和常见故障处理，适合个人与小团队搭建可控AI助手。

围绕DeepSeek插件扩展的安装、密钥配置、模型参数、性能优化与故障排查展开，适合在编辑器、知识库、自动化工具等场景接入使用，强调权限控制、成本管理和数据安全边界。