小白本地也可以部署大模型！
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引言
随着大语言模型（LLM）的发展，像 ChatGPT、Llama、Mistral 这样的模型已经能在很多任务上提供强大的 AI 支持。然而，很多人以为只有云端可以运行大模型，其实本地同样可以部署！
本篇文章面向小白，详细介绍如何使用 Ollama 在自己的电脑上部署大模型，体验本地 AI 助手的乐趣。
1. 为什么要本地部署大模型？
相比于在线 API，本地部署有以下优点：
- 隐私保护：无需将数据上传至云端，确保个人信息安全。
- 无 API 限制：不受 API 调用次数、速率等限制。
- 低延迟： 本地推理避免了网络请求延迟，响应速度更快。
- 完全离线：适用于无网络环境或对网络安全要求高的场景。
当然，本地部署的门槛比云端 API 略高，需要一定的计算资源和环境配置。
2. 部署前的准备
2.1 你的电脑能跑大模型吗？
大模型的计算需求较高，建议的最低配置如下：
| 设备类型 | CPU | 显卡 (GPU) | 内存 (RAM) |
|---|---|---|---|
| 最低要求 | i5 以上 | 无 GPU / 4GB VRAM | 8GB |
| 推荐配置 | i7 / Ryzen 7 | RTX 3060（12GB VRAM） | 16GB |
| 高性能配置 | i9 / Ryzen 9 | RTX 4090（24GB VRAM） | 32GB |
如果没有独立显卡，Ollama 也支持 CPU 运行，但速度会较慢。
2.2 安装 Ollama
Ollama 是一个简化大模型本地部署的工具，支持 Windows、macOS 和 Linux。
- 下载 Ollama：官网 Ollama
- 安装 Ollama：根据不同系统的安装包进行安装。
- 验证安装：安装完成后，在终端运行：
如果成功显示版本号，说明安装成功。
ollama --version
3. 下载并运行大模型
Ollama 预装了一些流行的开源大模型，如 Llama3、Mistral、Gemma 等。
3.1 下载 Llama3 模型
在终端执行：
ollama pull llama3
等待模型下载完成。
3.2 运行大模型
直接运行：
ollama run llama3
然后你可以直接在终端与模型对话！
3.3 通过 API 调用 Ollama
如果想在自己的应用中使用 Ollama，可以启用 API：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama3", "prompt": "你好，大模型！"}'
或者使用 Python：
import requests
response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "llama3", "prompt": "你好，大模型！"})
print(response.json()["response"])
4. 让本地模型更好用
4.1 Web 界面管理
Ollama 可与 Ollama Web UI 结合使用：
git clone https://github.com/jmorganca/ollama-web.git
cd ollama-web
npm install
npm run dev
然后访问 http://localhost:3000 即可使用。
4.2 自定义模型
如果想微调自己的模型，可以创建 Modelfile：
FROM llama3
PARAMETER temperature 0.7
然后运行：
ollama create mymodel -f Modelfile
之后就可以 ollama run mymodel 了。
5. 总结
使用 Ollama 可以让小白也能轻松在本地部署大模型，核心流程是：
- 安装 Ollama（简单易 用，支持多平台）
- 下载模型（Llama3、Mistral、Gemma 等）
- 运行和交互（终端或 API 方式调用）
- 优化体验（Web UI、自定义模型等）
本地部署让我们更自由地探索 AI，赶快试试吧！