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。

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：

“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，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，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。

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
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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】