如何在本地部署大语言模型：工具与指南

原创 最新推荐文章于 2026-08-16 16:34:51 发布 2.2k 阅读 AI写同款
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本地部署属于自己的大语言模型 支持多种模型，每种模型有多个参数，运行7B参数模型需要至少8G内存，运行13B参数模型需要至少16G内存，运行33B参数模型需要至少32G内存。以下是几种模型的参数与模型大小，更多模型可查阅ollama官方文档。success后进入网址： http://localhost:3000/新建容器，端口设置11434与之后的chatbot-ollama保持一致。点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，创建一个聊天机器人的公网地址隧道!打开链接http://localhost:3000 显示如下即成功。 阅读详情
AI摘要

本文聚焦大语言模型，介绍本地部署方法，涵盖Ollama、LM Studio等多款工具的特点与安装步骤。还提及部署优化，如模型选择、训练与优化。阐述了文本生成、机器翻译等应用场景。此外，分享了LLM大模型学习资源及学习路线，助程序员入门与进阶。

在快速发展的人工智能领域，大语言模型（LLMs）正成为各类应用的核心。无论是在智能客服、内容生成，还是在教育与医疗等领域，这些模型的应用潜力巨大。然而，云端服务的高昂费用和数据隐私的担忧，让越来越多的用户希望能够在本地环境中部署这些强大的模型。

本文将详细介绍如何利用多款优秀的软件工具，包括 Ollama、LM Studio、GPT4All、LLaMA.cpp、NVIDIA Chat with RTX、Llamafile、ChatTTS、GPT-SoVITS，以及 Stable Diffusion 进行本地部署。

一、环境准备

在开始部署大语言模型之前，需要确保您的计算机环境满足以下基本要求：

  1. 操作系统：Windows、MacOS 或 Linux。

  2. 硬件要求：建议至少有 16GB 内存和一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，以便加速模型推理。

  3. 软件依赖：Python 3.8 及以上版本，CUDA 工具包（如果使用 NVIDIA GPU），以及相关的库和工具（如 CMake、Make 等）。

二、工具软件

1、 Ollama

码手Lion

Ollama 是一种命令行界面 (CLI) 工具，可快速操作大型语言模型， 支持在 Windows、Linux 和 MacOS 上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型，比如 Qwen 模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括跨平台支持、丰富的模型库、支持用户上传自己的模型、支持多 GPU 并行推理加速等。

特点优势：

  • 多模型支持：Ollama 支持流行的语言模型，如 GPT、LLaMA 等，用户可根据需求选择。

  • 安装简便：只需简单的命令行操作即可完成安装，配备详细文档，适合新手使用。

  • 高效性能：本地运行时能提供更低的延迟和更快的响应速度，提升用户体验。

  • 社区支持：活跃的社区能够提供及时的帮助和资源，帮助用户解决问题。

安装步骤：

  • Windows：

  1. 从 Ollama 官网下载 Windows 安装包。

  2. 双击安装包进行安装。

  3. 安装完成后，在命令行输入 ollama 验证安装是否成功。

  • Mac：

  1. 下载 Mac 安装包。

  2. 打开安装包并按照提示进行安装。

  3. 安装完成后，在终端输入 ollama 验证安装是否成功。

  • Linux：

  1. 可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装 Ollama。

  2. 使用 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 命令进行一键安装。

  3. 安装完成后，在终端输入 ollama 验证安装是否成功。

2、 LM Studio

码手Lion

LM Studio 用户界面非常出色，点击即可安装 Hugging Face Hub 中的任何模型。此外，它还提供 GPU 使用比率调整等。但 LM Studio 是一个封闭源代码，它通过读取项目文件来生成上下文感知响应的选项。

特点优势：

  • 友好的用户界面：直观的图形界面使操作简单易懂，适合各种水平的用户。

  • 调试工具：内置调试功能可以快速识别和解决开发中的问题。

  • 可视化工具：提供数据处理和模型评估的可视化工具，帮助用户理解模型的表现。

  • 丰富的社区资源：用户可以访问大量示例项目和共享资源，加速开发过程。

安装步骤：

  1. 从 LM Studio 官网下载相应的安装包，根据操作系统选择 Windows、Mac 或 Linux 版本。

  2. 安装完成后，打开 LM Studio。

  3. 按照界面提示进行配置和模型导入。

3、 GPT4All

码手Lion

GPT4All 是一款尖端的开源软件，使用检索增强生成（RAG）生成响应，且对用户友好、速度快。如果安装了 CUDA (Nvidia GPU)，GPT4ALL 将自动开始使用你的 GPU 生成每秒最多 30 个 token 的快速响应。

特点优势：

  • 高性能推理：优化后的模型能够在本地高效运行，确保低延迟和高响应速度。

  • 灵活的 API 接口：用户可通过 API 与模型交互，方便集成到各种应用中。

  • 丰富的示例代码：提供多种应用示例，帮助用户迅速了解如何使用和扩展功能。

  • 活跃的社区支持：开源社区持续更新和改进，用户可以共享经验和获取支持。

安装步骤：

  1. 从 GPT4All 的 GitHub 仓库下载源码或预编译的二进制文件。

  2. 解压下载的文件。

  3. 按照 README 文件中的说明进行安装和配置。

4、 LLaMA.cpp

码手Lion

LLaMA.cpp 是一个提供 CLI 和图形用户界面 (GUI) 的工具。该工具是高度可定制的，并且可以快速响应任何查询，因为它完全是用纯 C/C++ 编写的，它支持所有类型的操作系统、CPU 和 GPU。同时还可以使用多模态模型，例如 LLaVA、BakLLaVA、Obsidian 和 ShareGPT4V。

特点优势：

  • 资源节省：对计算资源的要求较低，适合个人用户和小型企业。

  • 简单编译与配置：用户只需简单设置即可开始使用，降低了入门门槛。

  • 灵活性与可扩展性：支持模型微调和个性化定制，满足多样化需求。

  • 高效推理性能：在本地环境中，LLaMA.cpp 能够快速响应用户请求，提供流畅体验。

安装步骤：

  1. 从 GitHub 下载 LLaMA.cpp 的源码。

  2. 使用 CMake 和 Make 进行编译：

    mkdir build   cd build   cmake ..   make

  3. 编译完成后，运行 ./llama 命令启动模型。

5、 NVIDIA Chat with RTX

码手Lion

NVIDIA Chat with RTX 利用 RTX 显卡的加速能力，提供上下文相关的答案。适用于需要高性能推理的场景，但硬件要求也比较高。

特点优势：

  • GPU 加速：显卡加速显著提升模型的推理速度，适合需要快速响应的应用场景。

  • 内存管理优化：针对大规模模型进行了内存优化，确保高负载下平稳运行。

  • 易于集成与扩展：与 NVIDIA 生态系统无缝结合，方便用户利用现有资源快速搭建应用。

  • 丰富的开发工具：提供多种开发工具和 SDK，支持二次开发，提升整体开发效率。

安装步骤：

  1. 确保系统中安装了 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包。

  2. 从 NVIDIA 官网下载 Chat with RTX 的安装包。

  3. 按照安装指南进行配置和运行。

6、 Llamafile

码手Lion

Llamafile 将 llama.cpp 和 Cosmopolitan Libc 结合到一个框架中，该框架将 LLMS 的所有复杂性压缩为一个单文件可执行文件 (称为“llamafile”)，该文件在大多数计算机上本地运行，无需安装。

特点优势：

  • 便捷模型更新：用户可以快速切换不同版本的模型，适应不同的应用需求。

  • 版本控制功能：确保实验的可重复性，方便管理模型的不同版本。

  • 社区共享平台：用户可以共享训练模型，促进知识传播与交流。

  • 与其他工具的集成：支持与其他开发工具的集成，提高开发灵活性。

安装步骤：

  1. 下载 llava-v1.5-7b-q4.llama 文件 (3.97 GB)

  2. 打开计算机的终端

  3. 如果您使用的是 macOS、Linux 或 BSD，则需要授予计算机执行此新文件的权限（您只需执行一次）

chmod +x llava-v1.5-7b-q4.llamafile

  1. 如果您使用的是 Windows，请通过在末尾添加“.exe”来重命名该文件

  2. 运行 llama 文件

./llava-v1.5-7b-q4.llamafile -ngl 9999
  1. 浏览器应该自动打开并显示聊天界面（如果没有，只需打开浏览器并将其指向http://localhost:8080） 聊天完毕后，返回终端并点击 Control-C关闭 llamafile

7、 ChatTTS

码手Lion

ChatTTS 是一款面向多语言环境的高质量对话语音合成工具，通过细粒度控制如笑声和停顿来增强语音的真实感，特别适合用于 AI 交互和对话内容创作，拥有活跃的社区支持进行持续优化。

特点优势：

  • 自然的语音合成：提供高质量的语音输出，增强用户体验，适合多种场景。

  • 多语言支持：支持多种语言的文本转语音，满足全球用户的需求。

  • 易于集成：用户可轻松集成至现有应用中，实现语音交互功能。

  • 可定制性：允许用户根据需求调整语音风格，创造个性化体验。

安装步骤：

  1. 从 ChatTTS 的官网下载安装包。

  2. 安装完成后，按照配置指南进行设置。

8、 GPT-SoVITS

码手Lion

GPT-SoVITS 擅长利用少量语音样本实现高保真声音克隆，支持中英日等多种语言，以其较低的硬件需求和强大的跨语言推理能力脱颖而出，为用户提供了一个功能强大的语音合成平台，尽管某些 API 功能有待改进，但仍显著提升了个性化语音合成的可及性。

特点优势：

  • 个性化语音合成：用户可训练自己的语音模型，实现独特的个性化语音助手。

  • 高效交互体验：结合文本生成和语音输出，提升用户的互动体验，适合教育、娱乐等多种应用场景。

  • 广泛应用潜力：适用于多个领域，如教育、娱乐、客户服务等，推动智能化应用的多样化发展。

  • 开放性与扩展性：支持与其他系统和工具的集成，用户可根据需求进行功能扩展。

安装步骤：

  1. 从 GPT-SoVITS 的 GitHub 仓库下载源码。

  2. 按照 README 文件中的说明进行安装和配置。

9、Stable Diffusion

码手Lion

Stable Diffusion 是一个开源的 AI 绘画模型，可以根据文本提示生成图像。它适用于 AIGC（人工智能生成内容）领域，特别是在 AI 艺术创作方面。

特点优势：

  • 高质量图像生成：能够根据用户输入的文本生成高分辨率的图像，适合创意工作者使用。

  • 易于使用：用户可以通过简单的命令行操作或图形界面进行图像生成，使用门槛低。

  • 开放性与可扩展性：用户可以根据需要对模型进行微调，甚至训练自己的数据集，提升生成结果的质量。

  • 强大的社区支持：活跃的开发者社区不断推动技术进步，提供丰富的插件和扩展功能，用户可轻松获取支持和灵感。

安装步骤：

  1. 环境准备：

  • 确保系统中安装了 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包。

  • 安装 Python 3.8 及以上版本。

  • 安装 Git 和 Conda（可选）。

  1. 下载源码：
  • 从 GitHub 下载 Stable Diffusion 的源码：
 `git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git`
  • 或者从网页下载源码 ZIP 包并解压到本地。
  1. 安装依赖项：
  • 进入源码目录，安装项目的依赖项：
 `pip install -r requirements.txt`
  1. 下载预训练模型：
  • 从 Hugging Face 下载预训练模型，并将其放置在 checkpoints 文件夹中。
  1. 运行 Stable Diffusion：
  • 使用以下命令生成图像：
 `python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt ./checkpoints/v2-1_768-ema-pruned.ckpt --config ./configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 768 --W 768`
  1. 安装 WebUI（可选）：
  • 下载并安装 Stable Diffusion WebUI：
 `git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git       cd stable-diffusion-webui       ip install -r requirements.txt`
  • 运行 WebUI：
 `python webui.py`
  • 打开浏览器访问 http://127.0.0.1:7860，即可使用图形界面生成图像。

三、部署优化

1、模型选择

根据具体应用场景选择合适的模型。例如，GPT-4 适用于生成高质量的文本内容，而 LLaMA.cpp 更适合在资源有限的设备上运行。

2、模型训练

如果需要自定义模型，可以使用上述工具进行模型训练。训练数据的质量和数量对模型性能有很大影响。

3、模型优化

使用多 GPU 并行计算、混合精度训练等技术可以显著提升模型的推理速度和效率。

四、应用场景

1、文本生成

使用 GPT-4 或 GPT4All 生成高质量的文章、报告和创意内容。

2、机器翻译

利用大语言模型进行多语言翻译，提高翻译的准确性和流畅度。

3、问答系统

部署问答系统，提供智能客服和知识库查询服务。

4、语音交互

结合 ChatTTS 和 GPT-SoVITS，实现语音助手和语音交互应用。

5、图像生成

使用 Stable Diffusion 根据文本提示生成高质量的图像，适用于艺术创作、广告设计等领域。

总结

本地部署大语言模型可以通过多种工具和软件实现，每个工具都有其独特的优势和适用场景。通过上述步骤，您可以在本地环境中高效地运行和管理大语言模型，满足不同的应用需求。

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

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
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本地大语言模型部署及应用 在开始之前，首先我们需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型（Ollama 是一个便于本地部署和运行大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的工具。安装llama3.1-405b，这是一个极其庞大的模型，安装和运行它在本地需要非常高的显存和硬件资源，至少需要大约 400-450 GB 显存，适合顶级大企业用户，安装命令就是。配置接口地址为：http://localhost:11434 ，自定义模型名称为：llama3.1，就可以开始使用了。 阅读详情

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