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嵌入式Linux AI模型私有化部署完整技术方案

一、需求梳理与技术路线总览

1.1 需求分解

本方案需要满足六个核心部署需求：

1. 开源模型私有化部署：使用公开可获取的模型，完全本地运行，不依赖云端API
2. 嵌入式Linux系统支持：目标设备运行Linux内核，硬件资源受限
3. Linux原生开发环境：在Linux上进行完整的开发、编译和调试工作
4. 双/三模型串联推理：多个模型按序/并行配合完成复杂任务
5. 模型调参与训练：在嵌入式端或开发机上支持模型的参数优化和增量训练
6. APP形式部署：以应用程序（命令行或GUI应用）的形式交付

1.2 系统架构总览

本方案采用分层架构设计：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ APP应用层 │ │ (命令行交互 / Web服务 / 守护进程 / 本地GUI) │ ├