在本地部署大模型是一场非常有意思的探索，梳理了一份全面的指南，希望能帮你找到适合自己的方案。

快速选择概览

Ollama

开箱即用、命令行AI管家

模型丰富，操作极简，一键运行

所有入门用户，追求效率的开发者

LM Studio

桌面图形化、可视化模型实验室

界面友好，模型可视化管理，无需代码

所有新手，特别是喜欢GUI的用户

llama.cpp

极致优化、轻量级高性能引擎

CPU运行，资源占用极低，兼容性强

硬件配置有限（如老旧PC、树莓派）的极客

vLLM

高性能生产级推理服务引擎

吞吐量高，并发性能强，适合API服务

有高并发或API服务需求的开发者

💎 硬件配置快查

轻度体验/办公

8GB内存，无独立显卡

7B~14B 参数量化模型

主流配置

RTX 3060/4060 (12GB显存), 16GB+ 内存

7B~13B 参数量化模型

进阶/开发者

RTX 4090 (24GB显存), 32GB+ 内存

13B~34B 参数量化模型

高阶/极客

多卡/大显存(48GB+) 或 Apple M系列高配

70B 及以上参数量化模型

注：以上配置为经验估算，实际表现会因模型、量化级别和上下文长度而异。

总的来说，本地部署大模型的门槛正在迅速降低。无论是初学者还是极客，都能在这个丰富的生态中找到适合自己的工具。希望这份指南能为你打开一扇新的大门！

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】