LM Studio本地离线部署大语言模型

使用LM Studio快速体验大模型工具，免除Python环境及众多依赖组件的安装。可以切换不同类型的大语言模型，同时支持在windows、linux、mac等PC端部署。

1. 环境配置

本次使用的操作系统及硬件信息如下：

• 操作系统：windows11 23H2
• CPU: intel i7-12700
• MEM: 16GB
• GPU: NVIDIA GeForce GTX 1650
• Disk： 512GB SSD

已经安装nvidia显卡驱动+cuda+cudnn，配套如下：

2. 安装LM Studio

访问官网，选择windows版本下载安装。

安装完成打开后的界面如下：

3. 模型配置

以首页推荐的谷歌deepmind出品的模型Google’s Gemma 2B Instruct为例，点击搜索会跳转到huggingface官网改模型的URL：

https://huggingface.co/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF

直接使用lmstudio下载模型会失败，本文采用离线部署模式。

3.1 访问huggingface官网或镜像站点，下载模型文件

huggingface官网：

https://hf-mirror.com/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF

镜像站点：

https://hf-mirror.com/lmstudio-ai/gemma-2b-it-GGUF/tree/main

3.2 导入模型文件

下载模型文件后按照如下目录层级放置到本地路径

本地路径查询如下，LM Studio-Mymodel-show in File Explorer

4. 运行模型

4.1 AIChat-选择模型加载

选择上述导入的模型。

可以设置默认prompt或使用当前系统prompt：

默认启用了GPU：

4.2 chat对话测试

模型加载完毕后即可进行对话测试：

4.3 local server

除了UI界面的chat对话使用之外，也可以在本地启动服务器，使用接口进行调试。包括curl、python等方式。