2025版最新如何在本地部署大语言模型：工具与指南，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

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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

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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

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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

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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

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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

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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   

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

5. 运行 llama 文件

./llava-v1.5-7b-q4.llamafile -ngl 9999   

6. 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

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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

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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

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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）。

2. 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。

3. 安装依赖项：

• 进入源码目录，安装项目的依赖项：

 `pip install -r requirements.txt`

4. 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。

5. 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`

6. 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。

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！
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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

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