文章介绍了四种在本地运行大模型的方法：Ollama适合个人本地试验和脚本整合；LMStudio提供类似ChatGPT的界面且支持AMD/Intel集显；vLLM是开源推理引擎可提供OpenAI兼容接口；LlamaCPP是轻量级引擎可在个人电脑CPU或GPU上运行LLM。每种方法都有其适用场景和优势，用户可根据自身需求选择合适的工具。

---

方法 1： Ollama

使用 Ollama 运行模型非常简单，只需执行以下命令：

首先，只需一条命令即可安装 Ollama：

现在，您可以使用以下命令下载任何模型（可以在Ollama.com查找到所有支持的模型）

对于程序化使用，您还可以安装 Ollama 的 Python 包，或者将其与 Llama Index 或 CrewAI 等编排框架集成：

适用场景： 上手非常快；今年还有官方 Windows 图形界面，易用性提升。适用场景包括：个人本地试验、脚本整合（CLI/本地 API）；配 OpenWebUI 能有更好的聊天界面

方法 2： LMStudio

LMStudio 可以作为应用程序安装到您的计算机上。该应用不会收集数据或监控您的操作。您的数据仅保存在您的本地设备上。个人用户可免费使用。它提供类似 ChatGPT 的界面，允许你在聊天的同时加载和弹出模型。以下视频展示了它的使用方法：与 Ollama 一样， LMStudio 也支持多种 LLM ，您可以在https://lmstudio.ai/models查找到所有当前 LMStudio 支持的模型。

桌面 GUI 友好、零门槛；一大卖点是对 AMD/Intel 集显（Vulkan） 的 GPU 下放支持，低功耗设备上体验往往优于 Ollama。适用场景：想要“像 ChatGPT 一样用”的本地工具，尤其是无独显的 Windows/小主机用户。评测/清单站点也把它列为 2025 年本地 LLM 常用工具。支持 CLI 和 python 调用

import lmstudio as lmsmodel = lms.llm("qwen/qwen3-4b-2507")result = model.respond("What is the meaning of life?")print(result)

方法 3：vLLM

vLLM 是一个开源的大语言模型（LLM）推理与服务引擎，由 加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 发起开发，现已成为社区驱动项目，并被正式纳入 PyTorch 生态系统项目。

• 项目主页：https://github.com/vllm-project/vllm
• 官方文档：https://docs.vllm.ai

它的目标是让 大模型推理更快、更省显存、更易部署，并且可以直接提供 OpenAI API 兼容接口，让用户可以像调用 OpenAI 的接口那样使用自己的模型。

为什么 vLLM 很重要？

运行大语言模型时，主要难点包括：

• 显存占用（特别是 Attention 的 KV 缓存）
• 并发请求的吞吐量与延迟
• 多硬件适配（GPU/TPU/CPU）
• 动态批处理与任务调度

vLLM 针对这些问题提出了一系列创新，例如 PagedAttention 算法、动态连续批处理（Continuous Batching）等，从而极大提升了推理效率。

vLLM 是一个快速易用的 LLM 推理和服务库。只需几行代码，您就可以在本地以 OpenAI 兼容格式运行 LLM（例如 DeepSeek）：

方法 4： LlamaCPP

llama.cpp 是一个用 C/C++ 编写的轻量级推理引擎，目标是让你在 个人电脑（CPU 或 GPU）上本地运行 LLM，不依赖云端服务。项目地址：🔗https://github.com/ggml-org/llama.cpp

LlamaCPP 能够以最少的设置实现 LLM 推理，并具有良好的性能。

Reference

[1] https://www.dailydoseofds.com/p/4-ways-to-run-llms-locally/、

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

👉4.大模型实战项目&项目源码👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

为什么分享这些资料?

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）