本文详细介绍大模型本地部署的入门教程，包括基础条件、部署优势（数据隐私、离线运行等）及LM Studio的具体部署步骤。指导读者下载安装软件、访问模型资源库、选择适合自己电脑配置的模型，并推荐了几款实用模型。适合有一定电脑基础但想体验大模型本地运行的读者。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

各位好久不见，今天给大家更新一篇大模型本地部署的入门教程。

需要说明的是，本地部署需要一定的基础条件，包括：

• 较好的电脑性能，不然运行速度会比较慢

• 基础的电脑知识，以便你能读懂下文的教程并跟随操作

目前本地部署对普通人而言更多是倾向于体验的方向，最终的输出结果也可能达不到自己的预期。论实用性可能不如使用在线的AI应用服务或进行API调用，但如果想要玩转AI，给自己的电脑部署一个大模型还是不得不品的一环。

本地部署的好处

既然本地部署那么麻烦，它都有什么好处呢？

首先是在数据的隐私性上，本地部署是绝对安全的，所有数据都只在本地计算与运行，不用担心数据泄露，自己的聊天记录被监控的风险。其次就是可以离线运行，因为所有计算都在本地完成所以并不需要联网。此外还可以体验到开源模型网站上多种多样的大模型，高阶玩法还有给大模型搭建本地的知识库等。

如何进行本地部署

大致介绍了本地部署的相关事项，接下来我将以LM Studio为例，介绍如何进行大模型的本地部署。

第一步：下载LM Studio并完成安装

https://lmstudio.ai/download

•安装完成后的用户界面

第二步：下载模型

在左侧的“发现”（图标是一个放大镜）里能在huggingface上搜索和下载模型。huggingface（https://huggingface.co/）是目前世界上最大的开源模型网站，你可以在这找到有关各种开源模型的详细信息。

但一般情况下，想要访问该网站，以及在LM Studio里下载模型，需要“科学上网”，不过好在，我们有国内的镜像站可以使用。为此，你需要进行以下操作：

• 退出LM Studio后打开LM Studio的安装目录

• 找到两个文件，路径如下：

\resources\app.webpack\main\index.js

\resources\app.webpack\renderer\main_window.js

• 使用带有批量替换功能的软件打开两个文件，将两个文件内的huggingface.co替换为hf-mirror.com

以VSCode为例，在左侧的搜索内进行如图所示的操作，两个文件全部替换完成后就可以正常下载模型了。

第三步：选择合适的模型

面对琳琅满目的模型，你是否感到不知所措？别担心，我将指导你如何选择合适的模型。

首先，你的电脑性能至少需要在RTX3050以上，不然模型运行速度可能会慢到令人无法忍受。同时确保有至少20GB的硬盘空间用于存储下载的模型。（LM Studio会提醒你当前的模型是否适合本设备运行）

以我个人的配置为例，RTX4060 Laptop（8GB），32GB内存，运行一个7B参数，Q8量化，模型大小7GB的模型，输出速度在每秒4~5tokens。

在下载模型时，同一个模型里会提供不同的量化选择，你可以简单理解为量化越高，模型质量越高，当然相应的性能需求也越高。下图展示了不同量化参数以供参考。

量化的意义是通过降低精度以实现更少的性能开销和更高的效率，让大模型能在普通设备上跑得更快、更省资源，就像把高清电影转成流畅模式，画质稍差但更流畅。

这里推荐几个我之前使用的模型：

Tifa-Deepsex-14b-CoT-Crazy 量化q4_k_m

Tifa-DeepsexV2-7b-0218 量化Q8

以及目前最新推出的Qwen3系列。

到此，你应该已经完成了本地部署的所有步骤，希望你没有遇到太大的困难。接下来只需要设定好参数，加载模型，就可以和AI畅所欲言了。

如果你还有疑问或是遇到了困难，欢迎给我们留言，我们会尽力帮助你解决问题。

希望你没有遇到太大的困难。接下来只需要设定好参数，加载模型，就可以和AI畅所欲言了。

如果你还有疑问或是遇到了困难，欢迎给我们留言，我们会尽力帮助你解决问题。

关注我，下次我将为你带来更为实用的API调用教程( •̀ ω •́ )✧

读者福利：倘若大家对大模型感兴趣，那么这套大模型学习资料一定对你有用。

针对0基础小白：

如果你是零基础小白，快速入门大模型是可行的。
大模型学习流程较短，学习内容全面，需要理论与实践结合
学习计划和方向能根据资料进行归纳总结

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，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。

👉大模型视频和PDF合集👈

这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一，跟着老师的思路，由浅入深，从理论到实操，其实大模型并不难。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓