本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

在人工智能的浪潮中，本地部署 LLM 工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署 LLM 工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LM Studio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。

一、安装使用便捷性大排名

1. ollama：轻松上手的智能先锋

ollama 的安装便捷性堪称一流。只需一条简单的命令，就能在本地迅速启动开源大型语言模型，无论是 mac 还是 linux 系统，都能轻松驾驭。它还贴心地提供了 docker 镜像，这就像是为不同环境准备的万能钥匙，大大降低了部署的难度，让你能快速开启智能之旅。对于技术新手而言，这种简单直接的安装方式无疑是一大福音，能够让他们在短时间内就体验到 LLM 的魅力，在个人日常问答、基础写作辅助等简单智能交互场景中迅速上手并开始探索。

2. LM Studio：多系统适配的便捷伙伴

LM Studio 在多个操作系统上都能畅行无阻。下载安装应用程序后，你会发现它的主页就是一个模型宝库，直接就能下载和测试顶级 LLMs。而且，它还具备机器规格检查功能，就像一位贴心的助手，提前帮你避开不兼容模型的“坑”，让安装和使用过程更加顺畅。其界面简洁直观且提供丰富提示，对于有一定技术基础、想深入探索模型奥秘的开发者来说，能够方便地进行模型参数的定制化调整，从而开发出复杂的个性化智能应用，如定制化的智能客服系统、专业领域的文本分析工具等。

3. jan：免费跨平台的简约利器

jan 不仅免费，还拥有跨平台的超能力。下载完成后，预装的模型就能立即投入使用，当然，如果你有更多需求，它还支持从 Hugging Face 等来源导入模型。简洁的界面设计，让即使是初次接触的用户也能迅速上手，轻松开启与 AI 的对话。对于那些对数据隐私有极高要求且希望在本地离线使用的用户，jan 是绝佳之选。它可以在个人隐私写作、本地数据处理与分析等场景中发挥重要作用，确保数据完全存储于本地，有效保护隐私。

4. Llamafile：单文件运行的便捷秘籍

Llamafile 的独特之处在于它的单文件运行模式。只需下载一个可执行文件，再通过简单的命令赋予它运行权限，就能让 LLMs 在你的设备上“活”起来。不过，在不同操作系统上，可能需要稍微留意一下文件权限等小细节哦。它能够将模型量化为 4 位或 8 位整数格式的 gguf 文件，使得即使在没有 GPU 的普通硬件上，也能运行较大参数的模型。这一特性对于希望在低硬件资源条件下运行较大模型，看重模型整合与转换能力的用户非常实用，可用于临时应急文本处理或在硬件资源受限环境下的简单创作辅助等。

5. GPT4All：多步安装的功能集成者

GPT4All 的安装相对来说步骤稍多一些。首先要安装相应的 python 包，之后还需要进行模型的下载和配置等一系列操作。但一旦安装完成，它丰富的功能就能为你所用，满足你多样化的智能需求。它在多系统上稳定运行，有个人版和企业版之分，企业版提供了高级安全管理等功能，适合需要兼顾个人使用和小型企业应用，注重多系统支持和功能拓展性的用户，在个人日常聊天互动以及小型企业内部办公文案处理、简单客户交互等场景中都能发挥良好的作用。

6. LLaMa.cpp：技术流的深度定制之门

LLaMa.cpp 主要面向有一定技术基础的用户。它专注于在消费类硬件上高效运行量化的 LLM，但这需要你对 C++环境进行配置，安装和使用门槛相对较高。不过，对于那些有较强技术能力，专注于特定模型架构优化和深度定制，追求极致性能的开发者来说，它就像是一座充满宝藏的神秘城堡，等待着你去探索。它在基于 llama 模型架构进行深度改造以适应特殊行业需求等方面具有独特的优势，能够让开发者深入研究和开发出高度定制化的应用。

二、模型支持多样性大赏

1. LM Studio：模型格式通吃的万能库

LM Studio 在模型支持方面表现卓越，堪称模型格式的“万能钥匙”。它能够运行任何格式为 gguf 的模型文件，无论是 Llama 3.1、Phi 3，还是 Mistral 和 Gemma 等众多知名模型提供商的产品，都能在它的平台上找到用武之地，为你提供丰富多样的模型选择。这使得开发者可以根据不同的项目需求，灵活挑选最合适的模型进行开发和测试，极大地拓展了应用开发的可能性。

2. ollama：开源模型的多元乐园

ollama 为开源模型爱好者打造了一个多元的乐园。它原生支持多种开源模型，像 llama2 等热门模型都能轻松运行。而且，它还具备强大的扩展性，你可以通过编写 modelfile 导入更多自定义模型，让你的智能世界更加丰富多彩。这为技术爱好者提供了广阔的探索空间，他们可以不断尝试新的模型组合和应用场景，挖掘出更多创新的智能应用。

3. jan：灵活导入的模型探索者

jan 虽然本地支持的模型数量相对较少，但它的导入功能却为你打开了一扇通往广阔模型世界的大门。借助这个功能，你可以从 Hugging Face 等丰富的来源添加模型，不断探索新的智能体验，满足你对不同模型的好奇心。这种灵活性使得 jan 能够适应不同用户对于模型多样性的需求，即使初始模型有限，也能通过导入功能不断丰富自身的模型资源库。

4. Llamafile：多源模型的整合大师

Llamafile 展现出了强大的模型整合能力。它不仅支持使用现有模型工具如 Ollama 和 LM Studio 的模型，还能让你轻松访问来自 OpenAI、Mistral 等的流行 LLMs。更厉害的是，它甚至提供了从头创建模型的支持，就像一位模型世界的魔法师，无所不能。这对于那些需要在不同模型来源之间进行切换和整合的用户来说非常方便，能够在一个平台上实现多种模型资源的统一管理和应用。

5. GPT4All：架构兼容的模型生态

GPT4All 构建了一个兼容多种架构模型的软件生态系。无论是 falcon、llama、mpt，还是 gpt - j 等架构的模型，都能在这个生态中找到自己的位置。不过，在使用不同架构模型时，需要留意模型的量化和适配等问题，以确保最佳的运行效果。其广泛的架构兼容性为用户提供了更多的选择，能够在不同的应用场景中根据性能和功能需求挑选最合适的模型架构。

6. LLaMa.cpp：专注架构的推理专家

LLaMa.cpp 主要聚焦于对 llama 模型的推理实现。虽然通过一定的转换和配置，它也能支持其他类似架构的模型，但在模型多样性方面相对较为局限，更像是一位专注于特定领域的专家，在自己的专长领域内精耕细作。这种专注性使得它在 llama 模型的优化和应用方面能够达到较高的水平，为开发者提供了深入研究和开发基于 llama 模型应用的平台。

三、硬件资源占用大揭秘

1. Llamafile：低资源需求的轻量级冠军

Llamafile 在硬件资源占用方面表现出色，堪称低资源需求的典范。它可以将模型量化为 4 位或 8 位整数格式的 gguf 文件，这就像是给模型进行了一次“瘦身”，使得即使在没有 GPU 的普通硬件上，也能轻松运行较大参数的模型，大大降低了对硬件的要求。这对于硬件资源有限的用户来说是一个巨大的优势，能够在不升级硬件的情况下，运行较为复杂的语言模型，实现一些基本的智能交互功能。

2. ollama：亲民硬件的智能伴侣

ollama 对硬件资源的要求也非常亲民。例如，它的 3b 模型仅需 8g 内存就能稳定运行，这意味着普通的 mac 等设备都能成为它的“舞台”，让你无需高端硬件就能享受智能交互的乐趣。这种低硬件门槛使得更多的普通用户能够参与到 LLM 的应用探索中来，促进了智能应用在更广泛用户群体中的普及。

3. jan：普通硬件的高效执行者

jan 在普通硬件设备上也能展现出高效的性能。以 mac m1 max 32g 的电脑为例，它能以 20 - 30token/s 的速度生成文本，在不占用过多硬件资源的情况下，为你提供流畅的智能服务。这表明 jan 在硬件资源利用效率方面表现良好，能够在常见的硬件配置下稳定运行，为用户提供可靠的智能交互体验。

4. LM Studio：智能适配的资源管家

LM Studio 在运行时的硬件资源占用会根据不同的模型而有所变化，但它巧妙地通过机器规格检查功能，为你智能适配兼容的模型，避免因硬件不足而导致的运行卡顿，就像一位贴心的资源管家，合理调配资源。这一功能使得用户在选择模型时能够更加放心，不用担心因硬件限制而导致模型无法正常运行，提高了用户使用的便利性和满意度。

5. GPT4All：灵活量化的硬件适应者

GPT4All 部分模型经过量化后，能够在仅有 4 - 8gb ram 的笔记本电脑上运行，这显示了它在硬件适应方面的灵活性。不过，对于更大参数的模型，它可能还是需要更多的内存支持，以确保运行的稳定性和效率。这种灵活性使得 GPT4All 能够在不同硬件配置的设备上运行，满足不同用户的硬件条件和应用需求。

6. LLaMa.cpp：硬件高配的性能追求者

LLaMa.cpp 虽然旨在在消费类硬件上运行，但如果想要充分发挥较大参数模型的性能，可能需要较高配置的 CPU 等硬件支持。它更像是一位对性能有极致追求的运动员，需要强大的硬件“装备”来助力。这对于那些追求极致性能，愿意为了获得更好的模型运行效果而升级硬件的开发者来说，提供了一个深入挖掘模型潜力的平台。

四、界面友好程度大排行

1. jan：颜值与功能并存的交互明星

jan 的界面简洁美观，堪称颜值担当。它不仅外观吸引人，还附带内置的 API 服务器，为开发者提供了更多的便利。在对话体验方面，它也表现出色，让你与 AI 的交流更加顺畅自然。其简洁直观的界面设计使得用户能够快速上手，无需复杂的学习过程，就能轻松开启与模型的交互之旅，无论是普通用户还是开发者都能在 jan 的界面中获得良好的使用体验。

2. LM Studio：直观便捷的智能界面

LM Studio 的界面设计简洁直观，操作非常便捷。它提供了丰富的参数和 UI 提示功能，就像一位贴心的导游，引导你轻松查看和调整模型参数，让你在使用过程中能够更好地掌控模型的运行效果。对于开发者来说，这种界面设计能够提高开发效率，快速进行模型的调试和优化，而普通用户也能通过简单的操作实现与模型的智能交互。

3. ollama：简洁高效的模型启动台

ollama 的界面相对简洁，重点突出了模型的快速部署和运行。它虽然没有过多华丽的装饰，但却能让你迅速启动所需的模型，高效地开启智能任务，就像一个简洁而实用的模型启动台。这种简洁性使得用户能够专注于模型的应用本身，快速实现自己的智能交互需求，特别适合那些追求高效、简洁操作的用户。

4. GPT4All：多面手的友好交互

GPT4All 的聊天应用程序界面简洁易用，无论是普通用户还是开发者都能轻松上手。它还提供了命令行界面和各种编程语言的绑定，满足了不同用户在不同场景下的需求，就像一位多面手，全方位地为你服务。这使得 GPT4All 能够适应不同层次用户的使用习惯和应用场景，无论是简单的聊天互动还是复杂的应用开发，都能提供良好的支持。

5. Llamafile：简约实用的命令行伙伴

Llamafile 的界面相对较为简单，主要以命令行或通过浏览器访问模型运行的网址等方式进行交互。虽然它看起来不够华丽，但这种简约的设计却能让你快速地与模型建立连接，完成各种任务，是一位低调而实用的伙伴。对于熟悉命令行操作的用户来说，Llamafile 的界面能够提供高效、直接的交互方式，快速实现模型的运行和应用。

6. LLaMa.cpp：技术向的命令行挑战

LLaMa.cpp 本身没有图形化界面，主要依赖命令行和代码进行操作和配置。这对于非技术用户来说，无疑是一个较大的挑战，但对于技术爱好者和开发者来说，却能在其中体验到深度定制和精细调控的乐趣。这种命令行驱动的方式使得 LLaMa.cpp 更专注于技术层面的应用，为开发者提供了一个深入研究和开发模型的底层平台。

五、社区活跃度大比拼

1. ollama：活跃繁荣的开源社区之星

ollama 在 github 上拥有100k + 的 star 数，这充分证明了它在社区中的超高人气。在这个活跃的社区里，用户们积极贡献代码、分享使用经验和技巧，形成了一个良好的技术交流和创新氛围，不断推动着 ollama 的发展和完善。这种社区活跃度使得 ollama 能够不断吸收新的技术和功能，用户在使用过程中遇到的问题也能得到及时的解决和反馈，为用户提供了更好的使用体验和技术支持。

2. LM Studio：稳定成长的用户交流圈

LM Studio 也拥有一个稳定的社区基础。用户们在这个社区里相互交流，分享在使用过程中遇到的问题和解决方法，以及一些独特的使用心得。这种交流不仅帮助新用户更快地上手，也为开发者提供了改进的方向，促进了 LM Studio 的不断成长。虽然其社区活跃度相对 ollama 可能稍逊一筹，但仍然能够为用户提供一个良好的交流平台，促进产品的持续优化。

3. jan：活力四射的社区创新力量

jan 的社区充满了活力和创新精神。社区成员们不断提出新的功能需求和改进建议，开发者也积极响应，及时更新和优化软件。这种紧密的互动让 jan 始终保持着新鲜感和竞争力，为用户带来更好的体验。这种积极的社区氛围使得 jan 能够不断适应市场需求和用户期望，快速迭代和升级，为用户提供更优质的智能服务。

4. GPT4All：专业团队引领的社区生态

GPT4All 作为一个开源的生态系统，有专门的团队进行维护和引领。在这个团队的带动下，社区活跃度较高，用户们不仅可以参与到模型的优化和扩展中，还能享受到专业团队提供的技术支持和资源分享，形成了一个良好的生态循环。这种专业团队与社区用户的合作模式使得 GPT4All 能够在技术研发和应用推广方面取得较好的平衡，为用户提供全面的支持和服务。

5. Llamafile：潜力无限的新兴社区力量

Llamafile 由 Mozilla 支持，虽然相对来说是一个新兴的社区，但已经展现出了巨大的潜力。越来越多的开发者和用户开始关注并参与其中，社区活跃度逐渐提升，未来有望在本地部署 LLM 领域发挥更大的影响力。随着社区的不断发展壮大，Llamafile 有望在模型整合、应用创新等方面取得更多的突破，为用户带来更多的惊喜和价值。

6. LLaMa.cpp：技术深耕的小众社区圈

LLaMa.cpp 有一定的社区关注度，但它的社区主要聚焦于技术层面的讨论和优化。这里更多的是技术达人之间的深度交流，相对来说比较小众，但这种专注技术的氛围也使得 LLaMa.cpp 在技术深度上不断取得突破。这种小众而专业的社区特点使得 LLaMa.cpp 能够在特定的技术领域深入发展，为开发者提供一个专注于技术研究和模型优化的平台。

请注意，文中对各本地部署 LLM 工具的筛选和排名仅作参考，请大家依据自身特定的需求、技术能力以及硬件设施状况，审慎地挑选契合自身的工具，从而实现智能化应用效益的最大化。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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