以下是一些可以简化 AI 大模型安装和配置过程的软件：
- Ollama：
- 特点：这是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，它极大地简化了开源大语言模型的安装和配置细节，支持多种模型，一经推出就广受好评。用户可以通过简单的命令来下载和运行大语言模型，比如使用“ollama run [模型名称]”这样的命令就可以运行指定的模型。
- 适用场景：适合想要在本地运行开源大语言模型进行研究、学习或开发的用户。
- RWKV-Runner：
- 特点：由开发者打造的开源工具，其核心目标是简化大语言模型在本地环境的部署与应用流程，用户无需深入理解复杂的模型接口和技术细节即可便捷利用大规模预训练语言模型。该软件仅需一个极小的可执行程序（不大于 8M），提供与 OpenAI API 兼容的接口，能支持各类 ChatGPT 客户端。它还集成了 LoRA 微调技术，使得用户能够根据自身需求优化模型性能，在有限的计算资源下也能高效运行大模型。
- 适用场景：适用于普通用户和开发者在个人硬件设备上运行 AI 对话系统、进行文本生成等各种基于大模型的应用。
- Pinokio：
- 特点：一款类似“浏览器”的软件，支持运行目前主流的各种 AI 项目模型，如 LCM、Whisper、TextGeneration 等。它可以一键部署安装模型，并且会自动安装相关的运行环境，解决了手动安装各种依赖组件的麻烦，对于新手非常友好。用户还可以通过复制 GitHub 上的开源地址在该软件中实现一键安装。
- 适用场景：适用于想要快速尝试各种 AI 模型的用户，尤其是不熟悉复杂安装配置过程的初学者。
- Xinference：
- 特点：有图形界面的 AI 模型管理软件，可以简化各种 AI 模型的运行和集成。它支持云端或本地下载模型，并且可以选择不同尺寸的量化版本。该软件直接集成了国内的魔塔社区，下载速度快，对私有化部署友好，还支持 Docker 的安装。如果安装过程中有问题，会显示错误代码，方便查找。
- 适用场景：适合需要图形界面操作、方便管理和快速下载模型的用户，对于企业或团队的私有化部署也较为适用。
- Axolotl：
- 特点：这是一个旨在简化各种 AI 模型微调过程的工具，支持多种配置和架构。它支持训练各种 Hugging Face 模型，如 LLaMA、Pythia、Falcon、MPT 等，并支持多种微调方式，如 Full Finetune、LoRA、QLoRA、ReLoRA 和 GPTQ。用户可以使用简单的 YAML 文件或命令行参数来进行自定义配置，还可以轻松在本地或云端使用 Docker 运行。
- 适用场景：适合需要对 AI 模型进行微调的开发者和研究人员，可以帮助他们更方便地进行模型训练和优化。