私有部署必看：2025年最值得使用的本地LLM工具TOP 5(2)

<<<<<书接上文

5. LocalAI

开发者的 API 集成首选方案

• 支持多种模型架构（GGUF、ONNX、PyTorch）

• 开箱即用的 OpenAI API 替代方案

• 支持 Docker，易于部署

通过 Docker 运行 LocalAI：

# CPU-only:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu
# Nvidia GPU support:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 --gpus all localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12
# Full CPU+GPU image:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest

在浏览器输入以下地址访问：

http://localhost:8080/browse/

• 最适合： 需要灵活、API兼容的本地LLM部署的开发者。

  附赠工具：Jan

完全离线的ChatGPT的替代品

• 由Cortex AI引擎驱动

• 本地运行流行的LLM，如Llama、Gemma、Mistral、Qwen

• 兼容OpenAI的API和可扩展的插件系统

• 从jan.ai下载安装程序

• 启动并从内置库下载模型

• 使用聊天界面或启用API服务器进行集成

  

2025年推荐的本地LLM模型

模型	内存需求	优势	兼容工具
Llama 3(8B)	16GB	通用知识，推理	Ollama,LM Studio, LocalAI,Jan
Llama 3(70B)	高	商业级性能	所有工具
Phi-3 Mini	4Ktokens, 8GB	编程，逻辑，简单回复	所有工具
DeepSeek Coder(7B)	16GB	编程和调试	Ollama,LM Studio,text-gen-webui, Jan
Qwen2(7B/72B)		多语言，总结	Ollama,LM Studio, LocalAI, Jan
MistralNeMo (8B)	16GB	商业，文档分析	Ollama,LM Studio, text-gen-webui, Jan

本专题完结

总结

2025年，本地大语言模型工具已高度成熟，为云AI服务提供了强有力的替代方案。无论是简单的命令行操作、图形界面、网页界面，还是完整的开发者API——都能找到适配的本地解决方案。本地运行大语言模型可确保隐私保护、零成本、离线运行能力以及更快的响应速度。

👨‍💻我是一名有十年以上经验的Java老码农，曾经沉迷于代码的世界，也曾在传统业务系统中摸爬滚打。但时代在变，AI 正在重塑技术格局。我不想被浪潮甩在身后，所以选择重新出发，走上 AI 学习与转型的旅程。

这个公众号，记录的不是鸡汤，也不是“割韭菜”的教程，而是我一个程序员真实的思考、学习、实战经验，以及从困惑到突破的全过程。

📌 如果你也是在技术瓶颈中思考转型、想了解 AI 如何与传统开发结合、又或仅仅想看一个普通工程师的进化之路，欢迎关注，一起探索，一起成长。

关注我 和我一起，紧跟着AI的步伐，不被时代抛弃。✨