前言

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，AI模型的规模和复杂度也在不断增加。这些大规模模型，如大型语言模型（LLMs）、计算机视觉模型和复杂的推荐系统，通常需要大量的计算资源来训练和推理。云计算平台提供了便捷的解决方案，但本地部署AI大模型有其独特的优势和必要性。

大模型本地部署，顾名思义就是把大模型部署到我们本地的笔记本或者台式机上。

为什么选择本地部署AI大模型？

1. 数据隐私与安全性

本地部署可以更好地保护数据隐私，避免将敏感数据传输到云端，减少数据泄露的风险。对于某些行业，如医疗、金融、政府等，对数据安全和隐私的要求尤为严格。

2. 控制与独立性

本地部署允许用户完全控制模型的运行环境、数据处理和模型更新，减少对第三方服务的依赖，提供更高的自主性和灵活性。

3. 性能与成本

在某些情况下，本地部署可以提供更好的性能，特别是当需要频繁进行推理时。同时，长期来看，本地部署可能比持续使用云服务更具成本效益。

4.科研需求

在一个局域网内，可以在服务器部署一个AI大模型，在内网局域网内基本上所有人都可以用这个大模型，可以说很方便。

由于大模型本身动辄几十亿甚至上百亿的参数，使用普通的方法去部署大模型会非常吃力。为此，研究员们开发了很多本地部署的框架的应用来帮助我们更好的进行本地部署。

可本地部署的AI大模型盘点

1. ollama 本地部署

首先声明一下，ollama包括一些其他的AI大模型，都是比较吃GPU的，因此运存这个玩意就比较重要了。个人感觉，如果拿笔记本部署的话6G以上肯定要有，不然根本跑不起来

既然是本地部署，首先肯定要先下载一个本地部署的软件或者工具，作为一个载体。安装包获取在文末。

下载完成以后，双击安装就可以，点击install直接安装就行，不用多管。

个人感觉这个羊驼，有点可爱

因为这个Ollama 默认是没有 webui 界面的，因此如果想要安装的话，需要另外安装anythingllm或者Docker。这两个的安装包也在文末。

anythingllm的配置：

双击安装包以后，正常安装流程。等待安装完成以后，进入界面

点击,Getstart，后面就开始配置使用了

注意这个地方标清了具体所需的内存大小，所以一定要保证内存是够的。

点击激活以后，后面就可以使用了。

安装Docker：

安装包在文末可以获取

双击exe文件

点击ok等待安装完成，可能需要重启电脑

回到桌面以后，双击安装的Docker，点击Accept，在选择第一个就可以

然后再按windows+r，输入cmd，然后输入

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装完成通过本地地址：http://127.0.0.1:3000 进行访问，看到下方页面说明安装成功！

然后按sign in登陆进去，在选择自己想要的模型就行

2、GPT4All

GPT4All 是一个开源项目，旨在提供一个易于使用的平台，让任何人都能在本地设备上都能免费运行和体验大型语言模型（LLM）如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。它的目标是使人工智能技术更普及和可访问，特别是对于那些没有强大计算资源或云服务访问权限的用户。

以下是GPT4All支持的Ai大模型！

• GPT-3
• GPT-Neo
• GPT-J
• LLaMA
• Grok

找到文末获取的安装包，双击安装包

基本上点下一步下一步就行了，注意修改安装路径

然后在桌面上找到GPT4All，双击打开

下载我们想要的模型，这里以目前在开源大模型领域，最强的Llama3为例！

下载完模型以后，选择模型进行聊天就行了！

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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