【AI工具】LM Studio 部署本地llama3以及python调用openai的API与llama3本地服务器进行问答...

最新推荐文章于 2025-05-07 15:18:35 发布
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1. 下载LM Studio

https://lmstudio.ai/

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2. 安装后打开主界面

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3. 下载自己感兴趣的大模型

由于网络原因，通过IDM手动下载后拷贝到相应文件夹下

点击下载后，左下角点击“ 1 downloading”可以查看详情

b9475c9ac0484dd5a52c2d4c7abd22bc.png

从详情中提取出模型下载地址然后手动下载，比如“https://hugg

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本地运行 Llama 3.1 模型：综合指南,使用 Llama 3.1 Ollama 和 LM Studio构建应用程序(教程含程序)
iCloudEnd的博客
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Llama 3.1 是 Meta 大型语言模型系列的最新版本，它已席卷 AI 界。凭借其出色的性能和开源特性，许多人都渴望在本地机器上利用其强大功能。本指南将引导您使用 Ollama 和 LM Studio 等流行工具在本地运行 Llama 3.1 模型的过程，并与其他领先的 AI 模型进行比较。
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主要讲了如何使用LM studio进行LLAMA3的部署，如果不需要API调用，部署来自己玩玩，不需要代码基础，小白会玩电脑就可以。
LM Studio 本地大模型神器！安装配置全教程
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LM Studio-简化安装和使用开源大模型 | OpenAI API 文字转语音本地运行程序分享
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这样既节省了调用API的成本，又能发挥大模型的强大能力。，最近用上了LM Studio，对比Ollama，LM Studio还支持Win端，支持的模型更多，客户端本身就可以多轮对话，而且还支持启动类似OpenAI的API的本地HTTP服务器。实测，dolphin-2.6-mistral 7B模型在我Mac M1 Max 32G的电脑上运行速度很快，生成质量不错，而且dolphin是可以生成NSFW内容的。也就是说，如果你之前做过一些应用，用的是OpenAI API的模型，那现在可以非常方便转成本地模型。
大模型实操与API调用 | 四十三、使用LM Studio部署模型
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频，免费分享！
LM Studio 教程：通过暴露本地端口实现局域网内客户端调用（LM Studio 作为本地 LLM API 服务器）
学亮编程手记
02-22 5211
LM Studio 可以像 Ollama 一样通过暴露本地端口实现局域网内客户端调用。
使用LM Studio与Anything LLM基于Llama-3高效构建本地知识库系统
wangjye99的博客
04-27 1万+
另外，也可以选择openai或AnythingLLM，如果选择AnythingLLM，如下图所示，列表了其支持的大语言模型，选择了对应的模型点击“save changes“时，在后台会下载对应的大模型到本地。针对测试人员，可以在构建的大型模型和知识库问答应用中进行快速测试，并跟踪各个环节的结果，如embedding的召回结果是否覆盖所有知识点，可通过接口调用日志进行快速查看。针对业务专家和产品设计人员，即使不懂代码，也能快速构建产品原型，了解基于大型模型知识体系的构建过程，并能选型大语言模型。
为什么提到各种本地化部署模型软件时总要提到 llama.cpp?
qq_43819568的博客
12-29 1620
cpp尽管名字里有 “cpp”，它实际上指的是基于 C++ 开发的一整套工具，用于高效地在本地运行大语言模型（LLM）。
如何在本地部署运行Llama3
lvaolan123456的博客
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LM Studio本地部署llama3中文大模型
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当利我们用 LMStudio 完成了 DeepSeek 或者其他模型的部署之后，如果希望该服务能够被远程客户端所调用当前服务的API。注意：当前演示环境为Windows系统，其他桌面系统的操作方式类似。
使用Python调用LM studio本地部署的大语言模型的API（Windows系统）
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OpenAI开发系列（五）：实现Jupyter本地环境下的OpenAI API调用
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将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用 使用 Ollama API 访问这一领先模型
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首发！Llama3纯本地部署攻略！中文方法！
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04-22 1万+
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