一键本地部署类GPT大模型，大模型部署并没有那么难

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原创最新推荐文章于 2026-09-18 14:56:15 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

本地部署GPT4-all大模型，提升工作效率，无须担心隐私泄露! ChatGpt从公布到如今也有一年了，在这一年的使用中反向很好，使我们的工作效率得到了大大的提升，但是在使用中向GPT发起私密提问的时候，有不少人也会担心泄露个人隐私，今天给我将给大家演示如何在本地部署GPT4，即使你的电脑没有GPU，这个模型也能正常运行，即使是在断网情况下，模型也能正常使用。首先在线下载软件，软件下载完成后，直接进行安装，我在这里给大家演示安装的步骤。点击下一步如果不需要更改安装路径的话，直接点击下一步需要修改安装路径的话，根据自己的实际情况把软件安装到目标目录。阅读详情

简介： 一键本地部署类GPT大模型，免费！

ChatGPT作为一种基于大型语言模型的生成式人工智能，不仅仅能够回答传统问题，涵盖了人文、科学、情感等各个领域，它还能够帮助写代码、改bug等。然而，要体验ChatGPT还是比较麻烦的，因为它没有开源。虽然也有其他的开源AI大语言模型，但是部署到本地流程太多，容易给人整不会了。没关系，今天介绍一个开源项目，帮你一键本地免费、无限用AI大模型聊天。

Text generation web UI简介

AI绘画界的Stable Diffuison Web UI，相信大家不会陌生，它做到了把非常复杂的AI绘画做成了可视化的网页，极大的提升了AI绘画的体验。而今天介绍的这款叫做Text generation web UI的开源项目，它的目标是成为文本生成领域的Stable Diffuison Web UI，即为类ChatGPT的大语言模型制作一款容易快速上手的网页。

Text generation web UI可以用于运行 LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT 和 GALACTICA 等开源的大型语言模型。

一键安装，免费！

通过以下链接，可以快速访问Text generation web UI：

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

找到“一键安装程序”区域，根据自己操作系统的类型，下载zip文件，将其解压。

然后双击“start-windows”即可。Web UI 及其所有依赖项将安装在同一文件夹中。

自动开始下载依赖环境。

中间会让你选择自己电脑的显卡是什么牌子的，大家按需选择即可。

等待片刻，下载完成后，还需要下载至少一个开源的大语言模型。进入以下目录中oobabooga_windows\text-generation-webui，在上方地址中输入“cmd”。

在打开的命令指示窗口，输入需要下载的模型，比如：

python download-model.py facebook/opt-350m

等待下载完成后，再回到项目目录，点击“start-windows”，即可启动。然后将下方弹窗中的地址，输入到浏览器。

可以愉快地跟你专属的AI大语言模型聊天了_{感兴趣的朋友，快去试试吧，咱们下期再见}

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、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出来。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI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。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

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
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- 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
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍