部署LLM不再难：4种易用的本地化部署方案

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方法 1：Ollama

使用 Ollama 运行模型极其简便，仅需执行以下指令：

首先，安装 Ollama 只需一条命令即可完成：

现在，您可以利用以下命令下载任意模型（可以在 Ollama.com 查阅所有支持的模型）

对于编程使用，您还可以安装 Ollama 的 Python 包，或者将其与 Llama Index 或 CrewAI 等协调框架结合：

适用场景：上手快速；今年新增官方 Windows 图形界面，用户体验更佳。适用于个人本地测试、脚本集成（CLI/本地 API）；配合 OpenWebUI 可获得更好的聊天界面。

方法 2：LMStudio

LMStudio 可以安装为应用程序到您的计算机上。该应用不会收集数据或监控您的操作，您的信息仅保存在本地设备中。个人用户可免费使用。它提供类似于 ChatGPT 的界面，允许您在聊天时加载和切换模型。以下视频展示了其使用方式：与 Ollama 相似，LMStudio 也支持多种 LLM ，您可以从这里查找到所有当前 LMStudio 支持的模型。

桌面界面友好、零门槛；一大亮点是对 AMD/Intel 集成显卡（Vulkan）的支持，使得低功耗设备上的体验通常优于 Ollama。适用场景：适合希望“像 ChatGPT 一样用”的本地工具，尤其是没有独立显卡的 Windows/小型主机用户。评测和清单网站也把它列为 2025 年常用的本地 LLM 工具之一。支持 CLI 和 Python 调用

import lmstudio as lms
model = lms.llm("qwen/qwen3-4b-2507")
result = model.respond("What is the meaning of life?")
print(result)

方法 3：vLLM

vLLM 是一个开源的大语言模型（LLM）推理和服务引擎，由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 发起开发，现已成为社区驱动项目，并被正式纳入 PyTorch 生态系统。

项目主页：https://github.com/vllm-project/vllm

官方文档：https://docs.vllm.ai

其目标是让大模型推理更快、更节省显存、更容易部署，并且可以直接提供 OpenAI API 兼容接口，使用户能够像调用 OpenAI 接口那样使用自己的模型。

为什么 vLLM 很重要？

运行大型语言模型时，主要挑战包括：

• 显存占用（尤其是 Attention 的 KV 缓存）
• 并发请求的吞吐量和延迟
• 多硬件适应（GPU/TPU/CPU）
• 动态批处理与任务调度

vLLM 针对这些问题提出了一系列创新，比如 PagedAttention 算法、动态连续批处理（Continuous Batching）等，从而大幅提升了推理效率。

vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM 推理和服务库。只需几行代码，您就可以在本地以 OpenAI 兼容格式运行 LLM（如 DeepSeek）：

方法 4：LlamaCPP

llama.cpp 是一个用 C/C++ 编写的轻量级推理引擎，旨在让您在个人电脑（CPU 或 GPU）上本地运行 LLM，无需依赖云服务。项目地址：https://github.com/ggml-org/llama.cpp

LlamaCPP 能够以最少的设置实现 LLM 推理，并具有出色的性能。

总结

我在一线科技公司工作了十二年，目睹了许多因技术突破而取得飞跃的例子。那些率先拥抱 AI 的同事，在效率和薪资上已经形成了代际优势，我意识到有许多经验和知识值得分享给大家，并且可以通过我们的能力和经验解答大家在学习大模型过程中的许多困惑。

我整理出这份 AI 大模型突围资料包：

• AI大模型学习路线图
• Agent行业报告
• 100集大模型视频教程
• 大模型书籍PDF
• DeepSeek教程
• AI产品经理入门资料

如果您也希望通过学习大模型技术来帮助自己升职和加薪，可以扫描下方链接：

为什么现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的迅猛发展，正以不可逆转的趋势重塑就业市场的格局。从 DeepSeek 等国产大模型引发的技术圈热议，到全国两会关于 AI 产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI 的热度已经从技术领域渗透到了就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据显示：2025年2月， AI 领域求职人数同比增长突破200% ，远超其他行业平均水平；整个 AI 行业的求职增速达到33.4%，位居各行业首位，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是激增69.6%。

AI 产业的快速扩张，也使得人才供需矛盾日益突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年，中国 AI 专业人才需求将达600万人， 人才缺口可能高达400万人 ，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更扩展到了产业应用的各个方面。

?? 资料包包含什么？ ① 从基础到高级的完整视频教程 包含提示词工程、RAG、Agent等技术点 ② AI大模型学习路径图（附带视频讲解） 全程AI大模型学习路线 ③ 学习电子书和技术文档 市面上的大模型书籍非常多，这些是我精心挑选的 ④ 各大公司大模型面试题目解析 ⑤ 这些资料真的有用吗？ 这份资料由我和鲁为民博士共同整理。鲁为民博士先后获得北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和多个国际会议上发表了超过50篇学术论文，获得了多项美国和中国发明专利，并荣获吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正与鲁博士一起进行人工智能研究。 所有的视频教程由智泊AI老师录制，资料与智泊AI共享，互相补充。 这份学习大礼包可以算是当前最全面的大模型学习资料了。 资料内容包括从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是初学者还是有一定技术基础的人士，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。 智泊AI始终秉持着“ 让每个人平等享受优质教育资源 ”的育人理念?，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势?，构建了" 前沿课程+智能实训+精准就业 "的高效培养体系。 课堂上不仅教授理论知识，还带领学员完成十多个真实项目。学员需要亲自进行数据清洗、模型调优等核心操作，将书本知识转化为实际技能?！ ???? 如果你是以下任何一类人群，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！ 应届毕业生?：无工作经验但希望系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。 零基础转型?：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界?。 业务赋能 ?突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转变?。 ????获取方式： ????有需要的朋友，可以保存图片到微信扫描二维码免费领取【保证100%免费】????

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关键词：LLM 本地化 Transactions Transaction Continuous