大模型本地部署的几种方式，超详细的介绍！

在人工智能领域，大模型的本地部署是一个关键步骤，它能够让用户在自己的服务器上运行大型语言模型，从而满足各种定制化的需求。本文将详细介绍三种大模型本地部署的方法，帮助用户轻松上手。

一、应用部署

应用部署是最适合新手的方式，它无需深厚的编程基础，只需使用厂商预先提供的工具进行安装和配置即可。

1. Ollama部署

Ollama是一个流行的本地推理框架客户端，支持一键部署大型语言模型。以下是Ollama的部署步骤：

• 下载与安装：访问Ollama的官方网站（https://ollama.com/download），下载对应系统的客户端。安装完成后，在启动台或应用程序文件夹中找到Ollama图标，点击打开。

• 下载模型：打开Ollama后，默认没有webui界面，需要通过命令行下载并运行模型。例如，输入ollama run deepseek-r1:7b命令，即可下载并启动deepseek-r1的7b版本模型。在Ollama官网中，点击左上角右侧的models，可以搜索你想要安装的模型。选中某个模型之后，就可以看到模型的具体描述以及对应的模型尺寸。

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• 使用webui界面（可选）：为了更方便地使用Ollama，可以安装一个webui界面，如anythingllm。配置好本地端口后，即可在浏览器中通过webui界面与模型进行交互。

  anythingllm有两个不同的版本，desktop是创建 all-in-one AI application的桌面版本，顾名思义，是个人桌面型工具，只能给你个人提供AI应用的帮助。另外一个可以docker部署的服务器版本，是可以支持团队应用的，部署后支持用户管理、权限管理，可以作为服务端为多个用户提供服务。直接到官网下载（https://anythingllm.com/），下载完成后，配置也非常简单。首先点击左下角这个扳手进行配置：

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  如果要用本地安装的deepseek模型，在LLM提供商处选择ollama，modal选择你安装的模型，下面的127.0.0.1:11434，就是本地ollama的服务端口，其他参数保持默认即可。LLM模型配置之后就可以开始对话了，当然，anythingLLM在对话之前需要创建workplace，很简单，给个名字就完成了创建。需要注意，对话之前本地的模型需要先启动起来。

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2. LM Studio部署

LM Studio是另一个强大的大模型本地部署工具，它拥有更丰富的功能和更直观的UI界面。

• 下载与安装：访问LM Studio的官方网站，下载对应系统的安装包，并按照提示进行安装。

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• 搜索与下载模型：打开LM Studio后，在搜索框中输入想要部署的模型名称，如llama3.1，然后点击搜索。在搜索结果中选择合适的模型版本，并点击下载。

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• 与模型交互：下载完成后，点击左侧的对话框按钮，即可开始与模型进行交互。LM Studio还支持加载本地已安装的模型，方便用户进行多种模型的对比和测试。

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二、源码部署

源码部署需要一定的编程基础，但提供了更高的灵活性和定制性。

1. 环境配置

在进行源码部署之前，需要配置好相应的Python环境、PyTorch等依赖库。建议使用transformers>=4.40.0, Python 3.10, Pytorch 2.2, CUDA12.0等稳定版本。

2. 下载源码并编译

从GitHub等代码托管平台下载大模型的源码，并按照项目的README文件进行编译和安装。在编译过程中，需要注意依赖库的版本和编译选项的配置。

3. 运行模型

编译完成后，即可运行模型。通常需要通过命令行输入相应的指令来启动模型，并指定模型的配置文件和输入数据。

下面以deepseek为例，详细介绍一下部署过程：

（一）DeepSeek的源码托管在GitHub上，可以通过以下命令克隆到本地：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git``cd DeepSeek-R1

为了避免依赖冲突，建议为DeepSeek创建一个独立的Python虚拟环境。

（二）创建虚拟环境

python3 -m venv deepseek_env``source deepseek_env/bin/activate  # 激活虚拟环境

（三）安装依赖

DeepSeek的依赖项通常记录在requirements.txt文件中。运行以下命令安装：

pip install --upgrade pip``pip install -r requirements.txt

如果需要GPU支持，还需安装对应的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的GPU版本。例如：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

（四）配置DeepSeek

DeepSeek的配置文件通常位于项目根目录下，名为config.yaml或类似文件。以下是配置的关键步骤：

（1）修改配置文件

打开config.yaml文件，设置以下参数：

• 数据路径：指定本地数据集的路径。

• 模型路径：指定预训练模型的存储位置。

• GPU设置：如果使用GPU，确保use_gpu参数设置为true。

示例配置：

data:`  `path: /home/user/datasets``model:`  `path: /home/user/models``gpu:`  `use_gpu: true`  `device_id: 0

（2）测试配置

运行以下命令，验证配置是否正确：

python deepseek.py --test-config

（五）运行DeepSeek

完成配置后，可以开始运行DeepSeek。

（1）数据预处理

DeepSeek通常需要对数据进行预处理。运行以下命令：

python deepseek.py preprocess --data /home/user/datasets

（2）模型训练

使用以下命令启动模型训练：

python deepseek.py train --config config.yaml

（3）模型推理

训练完成后，可以使用以下命令进行推理：

python deepseek.py infer --input /home/user/test_data --output /home/user/results

三、使用开源平台Dify进行部署

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，它提供了直观的界面和丰富的功能，支持从原型到生产的快速迭代。

1. 下载与安装Dify

访问Dify的GitHub页面（https://github.com/langgenius/dify），下载源代码并按照README文件进行安装。Dify支持Docker Compose和本地源码两种部署方式。

2. 配置与启动

安装完成后，需要配置Dify的相关参数，如数据库连接、Redis缓存等。配置完成后，启动Dify服务。

3. 接入模型

Dify支持接入多种大模型，包括GPT、Mistral、Llama3等。用户可以在Dify的设置中选择模型供应商，并填入模型的API地址和相关参数。

4. 创建应用

在Dify中创建新的应用，并选择已接入的模型作为应用的后台。然后，根据需求配置应用的界面和功能，即可开始使用大模型进行推理和交互。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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一、LLM大模型经典书籍

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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