大模型的应用是其核心目标，因此应以实际应用为导向。在使用大模型的过程中，我们应当利用它来辅助自我提升。例如，通过执行翻译任务和总结任务，不仅能拓宽视野，还能检验和了解不同大模型的能力。这样，我们可以在实践中不断学习和进步。

一、推荐的前端和AI工具

前端框架与应用：

• LobeChat：https://github.com/lobehub/lobe-chat/wiki/Usage-Agents.zh-CN
  LobeChat是一款开源的现代聊天应用框架，具备语音合成和多模态交互功能，类似于ChatGPT。其可扩展插件系统简化了创建自定义应用的过程。

• Open WebUI：https://github.com/open-webui/open-webui
  Open WebUI是专为离线运行设计的自托管Web界面，兼容多种LLM引擎，如Ollama，并与OpenAI API无缝对接，具有高度可扩展性。

AI工具与应用：

• 简约翻译：https://github.com/fishjar/kiss-translator 
  开源翻译替代方案，提供翻译、润色和总结功能，支持55种语言，实时响应，确保流畅体验。

• OpenAI-Translator：https://github.com/openai-translator/openai-translator/blob/main/README-CN.md
  

• FastGPT：https://github.com/labring/FastGPT
  智能工作流程工具。

• Dify： https://github.com/langgenius/dify
  另一款智能工作流程工具。

二、免费在线大模型API

• 建立稳定的测试环境：首先创建一个熟悉的测试环境，包括prompt和工作流，确保它们始终保持一致。

• 从基础开始实践：开始时选择简单的任务，以便更容易上手并熟悉操作。

• API的协作性：在线API之间应无冲突，应相互补充，提供全面的功能集。

• 在线API的使用价值：优质的在线API是评估和学习本地大模型的重要参考，通过实际使用，可以加深对大模型的理解。

推荐的在线API：

• 零一万物平台 https://platform.lingyiwanwu.com/

• DeepSeek代码写作工具 https://www.deepseek.com/

• 智普清言对话系统 https://chatglm.cn/

三、使用OneAPI管理API服务

通过开源项目OneAPI（GitHub链接）管理并分发OpenAI接口，支持多种语言模型，提供英文界面的单一API。https://github.com/songquanpeng/one-api

四、本地大模型部署与接入OneAPI

 部署本地大模型后，通过OneAPI接入各种应用，可结合在线API使用。

• ollama：https://github.com/ollama/ollama

• LMstudio：https://lmstudio.ai/

• vllm：https://github.com/vllm-project/vllm

以上详细部署步骤和注意事项可参考各自官方文档和B站视频。