西班牙的Ángel Hurtado Flores (Pelochus) 基於瑞芯微的RKNN-LLM和RKNN-Toolkit2開源專案，編寫了一個能在Rockchip系統單晶片（目前聚焦於RK3588）簡單佈署大型語言模型（LLM）應用的開源程式，稱作“ezrknpu”。
換新筆電以及測試13台電腦執行本機大型語言模型（LLM）的效能
原本計畫明年換一台搭載AMD Ryzen Al Max+ 395處理器的筆電，後來接手一台搭載NVIDIA RTX3060獨顯的二手電競筆電，升級SSD和RAM，順便測試13台內顯與獨顯，從RTX1060到RTX5070的筆電，在本機執行LLM的效果。
透過Ollama在本機電腦執行大型語言模型（LLM）：樹莓派與Linux篇
Raspberry Pi 5是約信用卡大小的單板64位元微電腦。配備Broadcom BCM2712四核Arm Cortex A76 處理器，第5代的特點：配備PCIe介面、雙4Kp60 HDMI輸出並支援HDR、搭配自研RP1 I/O控制器，內建RTC即時鐘以及PoE接腳。
透過Ollama在本機電腦執行大型語言模型（LLM）：Windows與VS Code篇
微軟的VS Code程式編輯器有許多支援大型語言模型的AI程式助手延伸模組，能在編輯器裡面提供生成程式碼、偵錯（除錯）、優化和交談等功能，其中一個Continue模組支援多個線上LLM服務，也支援本機端的Ollama服務。
