LM Studio本地离线部署大语言模型-优快云博客

1. 环境配置

本次使用的操作系统及硬件信息如下：

操作系统：windows11 23H2
CPU: intel i7-12700
MEM: 16GB
GPU: NVIDIA GeForce GTX 1650（4G）
Disk：512GB SSD

已经安装nvidia显卡驱动+cuda+cudnn，配套如下：

2. 安装LM Studio

访问官网，选择windows版本下载安装。

安装完成打开后的界面如下：

3. 模型配置

以首页推荐的谷歌deepmind出品的模型Google’s Gemma 2B Instruct为例，点击搜索会跳转到huggingface官网改模型的URL：

https://huggingface.co/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF

直接使用lmstudio下载模型会失败，本文采用离线部署模式。

3.1 访问huggingface官网或镜像站点，下载模型文件

huggingface官网：

https://hf-mirror.com/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF

镜像站点：

https://hf-mirror.com/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF/tree/main

3.2 导入模型文件

下载模型文件后按照如下目录层级放置到本地路径

本地路径查询如下，LM Studio-Mymodel-show in File Explorer

4. 运行模型

4.1 AIChat-选择模型加载

选择上述导入的模型。

可以设置默认prompt或使用当前系统prompt：

默认启用了GPU：

4.2 chat对话测试

模型加载完毕后即可进行对话测试：

4.3 local server

除了UI界面的chat对话使用之外，也可以在本地启动服务器，使用接口进行调试。包括curl、python等方式。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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