曾经，在自己的设备上运行类似GPT的大型语言模型（LLM）还是一个遥远的梦想。但现在，这已经完全可以实现。更令人兴奋的是，你现在也可以在本地运行视觉语言模型（VLM），这意味着你的模型不仅可以处理文本，还能“看懂”图像。本文将为你深入解析如何在本地运行LLM和VLM，从零基础到专家级，助你轻松驾驭这些强大的AI工具。我们将探讨各种本地LLM工具，按照难度等级进行划分，并详细介绍所需的平台和适用场景。
一、入门级：即插即用，轻松体验本地LLM
如果你只想快速体验在本地运行LLM/VLM的乐趣，而不想深入研究复杂的配置和代码，那么以下这些“开箱即用”的工具将是你的最佳选择。它们无需任何编程基础，只需简单的安装和配置，即可让你立刻开始与AI进行互动。
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Ollama
- 操作系统： macOS, Linux, Windows
- 许可证： MIT
- 特点： 极简的命令行工具。只需输入
ollama run llava，即可启动一个VLM。 - 案例： 假设你想快速测试一个VLM对图像的理解能力。你可以使用Ollama，下载Llava模型，然后上传一张包含多个物体的图片。Llava模型将能够识别出图片中的物体，并给出相应的描述。
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LM Studio
- 操作系统： macOS, Windows, Linux
- 许可证： MIT
- 特点： 提供最佳LLM聊天用户界面之一。
- 案例： LM Studio就像一个本地的ChatGPT客户端。你可以下载不同的LLM模型，例如Gemma、Llama、Mistral等，然后通过友好的界面与它们进行对话。LM Studio还支持图像上传，让你可以测试VLM的图像理解能力。但需要注意的是，图像上传功能可能不稳定，例如在测试Gemma 3-B12模型时，该功能可能无法正常工作。
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GPT4All (App)
- 操作系统： macOS, Windows, Linux
- 许可证： MIT
- 特点： 非常适合初学者。GPT4All提供一个简洁易用的应用程序，内置了多个LLM模型，可以直接使用。
- 案例： 假设你是一位教师，想在课堂上演示AI的强大之处。你可以使用GPT4All，选择一个适合的LLM模型，例如一个擅长回答问题的模型。然后，你可以向模型提问各种问题，例如“什么是人工智能？”或“如何利用人工智能改善教育？”GPT4All将迅速给出答案，帮助你生动地讲解相关知识。
二、中级：进阶操作，解锁更多可能
如果你对终端操作有一定的了解，并希望获得更多的自定义和控制权，那么以下这些工具将更适合你。它们需要进行一些配置，但可以让你更深入地了解LLM/VLM的工作原理，并根据自己的需求进行定制。
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Text Generation WebUI (oobabooga)
- 操作系统： Windows, macOS, Linux
- 许可证： AGPL-3.0
- 特点： 完全可定制。可以通过扩展程序添加多模态模型支持。
- 案例： Text Generation WebUI是一个功能强大的LLM界面，支持多种模型和扩展。你可以使用它来运行各种LLM模型，例如Llama 2、Mistral等。更重要的是，Text Generation WebUI支持扩展，这意味着你可以添加额外的功能，例如支持VLM的扩展，从而让你的模型能够处理图像。你可以使用Text Generation WebUI来创建一个个性化的AI助手，它不仅能理解文本，还能“看懂”图像，并根据你的需求提供更全面的服务。
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LMDeploy
- 操作系统： Linux, Windows (实验性), macOS (通过Docker)
- 许可证： Apache-2.0
- 特点： 不仅适用于文本，还完全支持VLM，具有优化的管道和与OpenAI兼容的API。非常适合部署像DeepSeek-VL2这样的强大模型。
- 案例： 假设你是一家电商公司的技术负责人，希望构建一个智能客服系统，能够自动回复用户的咨询。你可以使用LMDeploy来部署DeepSeek-VL2模型。LMDeploy提供了优化的管道，可以有效地处理大量的用户请求。此外，LMDeploy还提供了与OpenAI兼容的API，方便你将模型集成到现有的系统中。DeepSeek-VL2模型的强大之处在于，它不仅可以理解用户的文本问题，还可以分析用户上传的商品图片，从而更准确地理解用户的需求，并给出更专业的回复。
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MLC LLM
- 操作系统： Android, iOS, macOS, Linux, Windows (dev-only)
- 许可证： Apache-2.0
- 特点： 推动移动/Web GPU LLM的前沿发展。
- 案例： MLC LLM的目标是在移动设备和Web浏览器上运行LLM模型。你可以使用MLC LLM将Llama 2模型部署到你的Android手机上。这将允许你即使在没有网络连接的情况下，也能使用LLM模型进行文本生成、问题回答等任务。MLC LLM在模型压缩和优化方面做了很多工作，使得即使在资源有限的移动设备上，也能流畅运行LLM模型。
三、高级：完全掌控，精益求精
如果你渴望完全掌控LLM/VLM，希望能够对模型进行微调、集成或大规模部署，那么以下这些工具将为你提供最大的灵活性和控制权。它们需要深入的技术知识，但可以让你像一位真正的AI专家一样，驾驭这些强大的工具。
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llama.cpp
- 操作系统： macOS, Linux, Windows, iOS, Raspberry Pi
- 许可证： MIT
- 特点： 这是许多工具（如Ollama、LM Studio和GPT4All）背后的C++引擎。如果你想完全控制性能（例如量化、线程、CPU/GPU卸载），那么llama.cpp是你的不二之选。
- 案例： llama.cpp是一个高性能的LLM推理引擎，用C++编写。它支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和移动设备。你可以使用llama.cpp来构建轻量级、可移植的推理应用程序。例如，你可以使用llama.cpp将Llama 2模型部署到你的Raspberry Pi上，并创建一个智能家居助手，它可以理解你的语音指令，并控制家中的各种设备。llama.cpp提供了丰富的配置选项，允许你根据硬件资源进行优化，从而获得最佳的性能。例如，你可以使用量化技术来减小模型的大小，并使用CPU/GPU卸载来加速推理过程。
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Hugging Face Transformers
- 操作系统： Windows, macOS, Linux
- 许可证： Apache-2.0
- 特点： Transformers是一个预训练自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态模型的库，用于推理和训练。使用Transformers可以在你的数据上训练模型、构建推理应用程序以及使用大型语言模型生成文本。
- 案例： Hugging Face Transformers是一个流行的Python库，提供了大量的预训练模型和工具，用于自然语言处理、计算机视觉等任务。你可以使用Transformers来微调一个预训练的LLM模型，使其更适合你的特定任务。例如，你可以使用Transformers来微调一个Llama 2模型，使其更擅长生成新闻文章。你可以使用自己的新闻数据集来训练模型，从而使其学习到特定的写作风格和主题。Transformers还提供了丰富的API，方便你构建推理应用程序，例如文本生成、机器翻译等。
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vLLM
- 操作系统： Linux, macOS/Windows (workarounds)
- 许可证： Apache-2.0
- 特点： 一个用于LLM的高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎。
- 案例： vLLM是一个专门为LLM设计的推理引擎，旨在提高吞吐量和降低延迟。它使用了多种优化技术，例如PagedAttention，可以有效地管理GPU内存，并减少内存碎片。你可以使用vLLM来部署大型的LLM模型，例如GPT-3，并支持大量的并发请求。这对于需要高并发和低延迟的应用程序非常重要，例如在线客服、搜索引擎等。vLLM还提供了易于使用的API，方便你将模型集成到现有的系统中。
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Docker + VLM Images
- 操作系统： Windows, macOS, Linux
- 特点： 你可以将LLaVA或InternVL等工具容器化，并在任何地方运行它们。
- 案例： Docker是一个流行的容器化平台，允许你将应用程序及其依赖项打包到一个容器中，并在任何地方运行。你可以使用Docker来容器化LLaVA或InternVL等VLM工具。这将使你能够轻松地在不同的环境中部署这些模型，例如云服务器、本地机器等。Docker还可以帮助你管理模型的依赖项，并确保它们始终处于正确的版本。此外，Docker还可以提高模型的安全性，因为容器之间是相互隔离的。
四、本地LLM/VLM的未来展望
随着技术的不断发展，在本地运行LLM/VLM将变得越来越容易和普及。我们可以预见以下趋势：
- 更小的模型： 模型的体积将越来越小，这意味着你可以在资源有限的设备上运行更强大的模型。
- 更快的推理速度： 推理引擎将越来越高效，这意味着你可以在本地获得更快的响应速度。
- 更多的工具： 将会有更多的工具涌现出来，使得在本地运行LLM/VLM变得更加容易和方便。
- 更强的多模态能力： VLM模型将越来越强大，能够更好地理解图像、视频和音频等多种模态的数据。
五、结论：拥抱本地AI的新时代
本地运行LLM/VLM正在成为现实，它为我们带来了前所未有的可能性。无论你是初学者还是专家，都可以找到适合自己的工具，并开始探索AI的强大之处。从简单的文本生成到复杂的图像理解，本地LLM/VLM的应用场景非常广泛。通过本文的介绍，相信你已经对如何在本地运行大模型有了更深入的了解。现在就开始行动，拥抱本地AI的新时代吧！