劝退！我的大模型本地部署血泪史

一、大模型江湖：神仙打架，凡人围观

2025年的AI江湖，国内大模型已卷出天际：百度的文心一言、阿里的通义、智谱的GLM，还有新晋“卷王”DeepSeek R1系列，参数从1.5B（15亿）到夸张的671B（6710亿）应有尽有。这些模型仿佛武侠小说里的绝世神功——云端大厂手握“满血版”，算力堆到天花板，普通人只能望“云”兴叹。

可偏偏有人（我）不信邪：“本地部署，自力更生，保护隐私！”口号很燃，现实却很骨感。

二、我的尝试：1.5B模型 vs 8G内存的生死时速

某日，我掏出祖传笔记本：8G内存、集成显卡，自信输入命令：ollama run deepseek-r1:1.5b （ 号称“最小可用”的模型），运行，等待下载时，仿佛看到曙光。然而……

场景1：龟速推理输入问题后，屏幕开始“便秘式输出”——一个字一个字蹦，卡顿如PPT翻页。想写首诗？等它写完，灵感早凉了。

场景2：内存暴击不甘心尝试通用大模型，结果Ollama秒弹提示：“内存不足，无法运行！”。8G内存？连模型的门槛都摸不到！说好的“轻量级”呢？原来1.5B只是“入门级”，实际运行时CPU和内存照样被榨干。

三、真相时刻：本地部署的“甜蜜陷阱”

教程总把部署说得像煮泡面：

安装Ollama，输入命令，“恭喜部署成功！”

但没人告诉你：显存不够？CPU来凑！ 集成显卡的显存约等于无，全靠CPU硬扛，速度堪比蜗牛赛跑。模型缩水？ 以为跑的1.5B是DeepSeek本尊？醒醒！这只是“阉割版”，性能连云端模型的脚趾头都够不着。隐私换效率 本地部署虽能保护数据，但牺牲速度换隐私，值吗？

四、结论：放下执念，拥抱大厂

在这个显卡比金条贵的时代，技术大牛或许能玩转本地部署，但普通人何必为难自己？

让我们举起手机扫码登录，把算力焦虑打包甩给科技巨头，让大厂去卷算力吧！

记住：AI是工具，让我们学会借力打力，能让大厂烧钱的事，千万别自己扛。把折腾硬件的时间，用来构思更有创意的AI使用场景，deepSeek官方API、豆包、文心一言……直接享受满血版，不香吗？

   如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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