用LM Studio工具部署本地AI大模型，真的太省事了！（普通人也能用）

原创最新推荐文章于 2026-06-10 15:03:57 发布 1w 阅读 AI写同款

Llama-Turbo

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LM Studio 部署本地大语言模型注意：两层文件夹，名称无所谓，最好是仓库名/文件名/文件。如果下载速度慢，暂停后，再恢复下载。选择使用代理，否则无法下载。注意打开局域网访问模式。2.更改模型下载目录。阅读详情

AI摘要

本文介绍了普通人使用LM Studio工具本地部署大模型的方法，解决了国内无法访问模型源的问题。还阐述了大模型参数的含义，鼓励程序员学习大模型。此外，分享了LLM大模型的学习资源，包括经典书籍、报告合集、视频教程、开源教程及学习路线。

今天先介绍下普通人如何部署自己的本地大模型。你可能会问：为什么要自己部署本地大模型？

我想可能有这几个原因，看看是否准确：

如果你不会科学上网，是不是访问其他国外模型基本没法用，相关速度也不是快，即便科学上网，有些模型是不是还要付费订阅高级版。
自己是不是有些东西不想直接公开去给到大模型，害怕隐私和知识产品被大模型收集学到。
在某个垂直领域，是不是想训练自己的大模型，然后结合自己的产品和业务来使用。

如果现在可以帮助普通人，像安装一个电脑软件一样通过简单操作，就可以运行自己的本地大模型，在自己电脑上免费使用，速度也快，也不怕自己隐私，这个是不是能满足大部分人需要了。

今天我想给大家推荐一个比 Ollama 更加清爽的工具：LM Studio（如果你还不熟悉 Ollama，它其实是一个用于安装和管理大模型的工具）， LM Studio 不仅对普通用户友好，技术人员也友好，方便地安装大模型。它提供了开发模式，让技术人员能深入了解相关参数。在用户界面方面，LM Studio 相比 Ollama 也更为出色。

针对普通人用：话不多说，直接下载

打开下载地址https://lmstudio.ai/ 下载自己电脑对应操作系统，可以看到现在MAC上的用户可以安装苹果进行优化过的MLX模型。

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下载前看下自己电脑配置，大部分电脑是没问题，可以下载一些小的模型就好,mac的话要M1以上的电脑。

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下载后，就可以打开LM Studio来进行相关模型的下载，安装后可以通过左侧的搜索来找对应的模型下载，下载后可以运行对应的模型就可以直接使用了，看起来很简单。

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但是…

在安装后开始搜索模型时候，列表可以看到，但无法进行下载模型。这个时候不要慌，因为https://huggingface.co/ 在国内是无法访问的。

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即便也有科学上网了，但是在软件内部获取模型的是通过https方式来访问的，全局代理也没有过去。

怎么办，只能找国内的同步的镜像了，可以使用 hf-mirror.com，用于镜像 huggingface.co 域名，这样对应的模型就可以正常下载。

我是MAC电脑，通过vscode和其他编辑器sublime text这些都可以，打开显示包内容用vscode打开文件，全局替换 huggingface.co，将 LM Studio 程序中所有使用到 huggingface.co链接的地方都搜索出来，用 hf-mirror.com 来替换，大概有5百多处（替换完后记得保存和重启软件，已经验证过没问题），如果是win用户也一样，直接找到软件安装地址，打开资源文件全局替换即可。

过了这个，就可以方便下载模型了，模型的选择可以看自己的电脑配置，其实LM studio也会根据电脑配置推荐，mac用户建议可以使用MLX的在mac上体验会更快，主要自己电脑配置要M1以上的电脑。

模型下载完后，根据指引就可以直接进行加载了。

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模型加载后，就可以新建对话，先来进行个测试，在我箭头指示地方可以加载下载的离线模型，并开启对话。

这样本地的模型就可以正常运行了，你可以跟他对话，来辅助你日常相关的工作内容，这个比较适合普通人，快速搭建自己本地的大模型。

针对互联网人：想多一些理解和使用大模型

大部分互联网和技术人，这个安装和使用的过程应该很简单，在搜索的列表里也可以看到市面上各家相关的大模型，都可以去下载尝试和对比。我们在上边也看到了这么多大模型，各种参数不同的大模型，以及大模型的相关格式，这些我们是否清楚相关的概念和原理？

我们在下载模型的时候，可以看到有标识大模型参数的B，比如Llama-3.2 1B ，Llama-3.2 2B , 这些B代表着大模型的参数，那参数到底在大模型里是什么意思？理解这些参数可以更好地理解大模型。

这些参数以Billion为单位，刚才我下载的 Llama-3.2 1B 这意味着这个模型包含大约10亿个参数，而一个参数通常是模型的权重或偏置值，这些值在训练过程中被调整以使模型能够更好地进行预测，参数越多最后相关的结果就越准确，

比如在图形识别中可能就有百万计的参数来学习图像中的不同特征，如形状、大小、纹理、颜色等等，从而实现准确识别和分类。

这些参数不仅仅是数值，也是在训练过程中学习到并自动产生，这就需要海量的数据，产生的参数代表了模型如何理解和区分不同的输入数据，根据这些上亿维度的参数来最终给出相关预测的结果。

随着训练的深入，机器人不断调整这些参数，从而变得更加聪明，能够更好地完成任务，比如识别猫和狗，或者理解人类的对话。

总结下：概念和使用

整体通俗理解下，大模型和参数，大模型就是一个聪明的大脑，它通过观察大量数据图片、文字等你想让他学的一切，根据你让他学的东西，来转化成相关的参数（也就是数字，因为机器只认数字），每个参数帮助它理解数据的不同方面，比如颜色、形状或语言的含义。根据大量的数据训练的深入，不断产生、优化、调整这些参数，大脑就越聪明，能够更好地完成给他的命令。

普通人如果想玩AI大模型，使用 LM Studio 也是个不错的选择，可以安装和尝试多个模型在自己电脑上，这样隐私和你想问的问题也就更安全，速度也更快。

互联网人来说，特别技术人也可以使用他提供的本地server和 lms log stream 在命令行来看相关模型日志。

今天的分享就写到这了，如果有什么安装和下载使用问题，都可以评论留言给我，也欢迎点赞和转发给需要的小伙伴~

程序员为什么要学大模型？

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。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，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。

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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)

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三、LLM大模型系列视频教程

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

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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