如何优雅地驾驭大模型？跟我学，轻松成为高手

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原创最新推荐文章于 2026-11-13 17:46:27 发布 742 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

人工智能（Artificial Intelligence）几乎与计算机科学一样古老，在二十世纪50年代被首次提出，在60年代就已经形成比较成熟的理论。但受制于算力和数据，直到二十一世纪第一个10年后才有了重大突破（深度学习和CNN），并在第二个10年正式爆发（大模型）。2022年秋OpenAI的ChatGPT 3横空出世，让AI第一次达到「类人」层次，大语言模型（Large Language Model, LLM）也正式进入了公众的视野。自此，大模型开始刷屏和霸榜，人们言必之大模型。如果不折腾折腾大模型，似乎就是原始人，跟别人聊天都插不上话。痛定思痛，今天就来好好研究下大模型以跟上步伐。

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注意：常说的大模型是大语言模型的一种不严谨的简称，更为好的说法是大语言模型（Large Langauge Model）或者用其英文简写LLM，本文可能会混着用。

要了解一个东西最好的方式就先学会使用它，所以我们先从使用大模型开始。

在本地部署LLM

体验大模型的方式有很多种，最方便的就是直接使用各大AI大厂提供的聊天机器人如ChatGPT或者ChatGLM。确实很有趣，可以发现LLM与以往的人工智障非常不同的地方在于，它能听懂人话了，并且说的也像人话，也就是说它真的达到了『类人』层次了。

身为开发人猿，光这么把玩太无聊了，最适合开发人猿的玩法就是自己折腾，对的，我们要在本地部署LLM，这样玩起来才更过瘾。省流点说在本地部署有如下好处：

可以深入了解LLM的技术栈，亲自折腾一遍才能知道到底有啥，需要啥。
更加安全，且能保护个人隐私。不用多说，直接用Chat服务或者API确实方便，但都是把数据传到别人的服务器上。有些不方便说的话，不适合别人看的，那肯定就不能用了。但使用部署在本地的LLM就不用担心了。
定制LLM以打造个人的知识库或者知识助手。
进行模型微调和深入学习。
积累经验，后续如果上云，有经验了就可以快速部署。

在本地部署LLM好处简直不要太多，唯一的缺点就是LLM这玩意儿很费硬件，跑起来比较费钱，要跑的顺畅一些更是大把费钱。

开源LLM托管平台

很明显要想本地部署LLM，模型本身必须是开源的，因此只有开源的LLM才能在本地部部署，闭源的模型，只能通过其API使用。

那么，在折腾之前必须要搞懂的事情就是到哪里去找开源的LLM。幸运的是不但现在有很多开源LLM，也有非常方便的LLM托管平台。LLM托管平台就像GitHub之于开源代码一样，各大公司研发和测试完成后就会把LLM发布到托管平台上面，以供人使用。

最为著名的当属HuggingFace了，它不但提供LLM的托管，还有一个几乎成为业界标准的LLM评估系统，定期发布最新模型的评估，以帮助大家选择合适的LLM。而且还提供了下载和使用LLM的Python库，即著名的transformers。但很可惜，我们无法访问（你懂得）。

莫慌，对于无法访问的技术网站，一定有国内的镜像的，非常的好用，而且访问速度很快。

清华大学也曾有镜像，不过后来不能用了。

如何在本地运行LLM

下面介绍几种非常方便的，五分钟就能学会的本地部署和运行LLM的方式。

Ollama

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最为方便的方式就是使用Ollama，它使用起来特别的方便，安装好以后，直接一句就能运行并使用LLM了：

ollama run llama3

这就能运行Meta的最新的LLaMA3模型。当然了，运行具体模型前最好先读一读其文档，确认一下硬件配置是否满足模型要求。像家庭比较贫困的笔者用的是乞丐版的MBP（16G RAM+4G GPU）只能选择8B以内的模型，家庭条件比较好的可以上13B的模型，而33B的最好不要试了。

Ollama非常的好用，它本身是C/S式的，也就是说它会启一个小型的HTTP server以运行LLM，除了直接使用Ollama自己的终端以外，也可以充当模型API给其他工具使用，比如像LangChain就可以无缝对接Ollama。

它的缺点就是它是源于Mac，对Mac最为友好，其他系统如Windows和Linux是后来才支持的。另外就是使用起来比较简陋，仅有一个命令行终端，所以比较好的方式是使用Ollama来管理和运行LLM，但是再用其他工具来构建比较好用的终端。

LM Studio

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LM Studio是一个集成化的，用户友好的，界面漂亮的开源LLM应用程序，它集LLM下载运行和使用于一体，且有着非常好用的图形化的终端。缺点就是对硬件要求较高，且不能当成API来使用，无法与其他工具对接。

GPT4All

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GPT4All是一个与LM Studio类似的集成化的用户友好的工具。除了方便下载外，它也提供了好用的图形化终端来使用LLM。它除了可以使用下载的LLM以外，也支持API，并且除了正常的Chat以外，还能直接处理文档，也就是把文档当作LLM的输入。它对硬件的要求不像LM Studio那样高，缺点是对Mac似乎不太友好，因为它要求必须是最新版本的MacOS。