摘要：想要在自己的电脑上免费、隐私地体验强大的大语言模型吗？本文将手把手教你在 Windows 环境下，利用 llama.cpp 部署并运行 Gemma4-27B 模型。从环境准备到 API 调用，全程图解，附带一键转存的网盘资源包！

🎁 资源先行：一键获取所有必要文件

为了节省大家的时间，我已经将本次教程所需的所有核心资源整理到了网盘。包括：

1. llama.cpp 最新预编译版本（支持 CUDA 12）
2. Gemma4-27B 量化模型文件 (GGUF 格式)
3. 视觉投影器 (mmproj) 文件

👇 点击下方链接，一键转存：

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💻 一、 电脑配置参考

在开始之前，确认一下你的硬件是否满足要求。以下是我测试时的环境配置，供参考：

• 操作系统：Windows 10 / 11
• 显卡 (GPU)：NVIDIA RTX 2080 Ti (11GB 显存)
  • 注：如果显存较小，可以选择更低量化的模型；如果没有 N 卡，可以使用 CPU 版本运行，但速度会慢一些。
• 内存 (RAM)：120 GB
• CPU：6 核心 12 线程

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🚀 二、 安装与部署步骤

1. 下载 llama.cpp

如果你已经转存了网盘资源，可以直接使用里面的 llama.cpp 文件夹。如果需要自行下载，请访问官方 Releases 页面：

🔗 llama.cpp Releases

如何选择版本？

• 有 NVIDIA 显卡：选择带有 cuda 字样的版本（根据你安装的 CUDA 版本选择，如 CUDA 12）。
• 无 NVIDIA 显卡：选择 cpu 版本。

我的环境：RTX 2080Ti，CUDA 12，因此我选择了 llama-cpp-python-cuda12 对应的预编译包。

2. 解压与目录结构

将下载的压缩包解压到一个固定路径，例如 D:\AI\llama。

同时，在 D:\AI 目录下创建一个名为 models 的文件夹，用于存放模型文件。

推荐目录结构如下：(此处可插入图片：展示文件夹结构)

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📥 三、 模型下载指南

模型文件较大，建议从网盘直接转存下载。我们主要需要两个文件：

1. 主模型文件：gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ3_S.gguf
2. 视觉投影器：mmproj-gemma-4-26B-A4B-it-bf16.gguf (如果你需要让模型具备“看图”能力)

💡 提示：确保模型格式为 .gguf，这是 llama.cpp 支持的通用格式。

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⚙️ 四、 启动服务

模型准备就绪后，我们来启动服务。

1. 打开 PowerShell

进入 D:\AI\llama 文件夹，在空白处按住 Shift + 鼠标右键，选择 “在此处打开 PowerShell 窗口”。

2. 执行启动命令

复制以下命令到 PowerShell 中并回车运行：

.\llama-server.exe `

--model "D:\AI\models\gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ3_S.gguf" `

--mmproj "D:\AI\models\mmproj-gemma-4-26B-A4B-it-bf16.gguf" `

--ctx-size 131072 `

--batch-size 512 `

--ubatch-size 256 `

--n-gpu-layers 21 `

--threads 8 `

--cache-type-k q8_0 `

--cache-type-v q8_0 `

--flash-attn on `

--mlock `

--temp 0.7 `

--top-p 0.8 `

--top-k 20 `

--min-p 0.05 `

--reasoning off `

--port 8088 `

--host 0.0.0.0 `

--api-key sk-123456 `

3. 关键参数详解

为了让大家明白每个参数的作用，我整理了如下表格：

参数	定义	说明
--model	模型路径	指定 GGUF 模型文件的绝对路径。
--mmproj	视觉投影器	加载视觉组件，赋予模型“看图”能力。
--ctx-size	上下文窗口	最大 Token 数量，此处设为 131,072 (128K)，支持超长文本。
--batch-size	批处理大小	一次处理的 Token 总数，影响吞吐量。
--n-gpu-layers	GPU 层数卸载	加载到显存的层数。21 层适合 11G 显存显卡，平衡速度与显存占用。
--threads	CPU 线程数	用于非 GPU 计算任务的 CPU 核心数。
--cache-type-k/v	Cache 量化	K/V Cache 使用 q8_0 量化，节省显存并加速长文本推理。
--flash-attn	Flash Attention	开启后大幅提升长文本计算速度并降低显存占用。
--mlock	内存锁定	防止系统将内存交换到硬盘，保证读取速度。
--temp	温度	0.7 为适中值。越高越有创意，越低越严谨。
--port	监听端口	服务启动后的访问端口，此处为 8088。
--api-key	API 密钥	用于身份验证的令牌，此处设为 sk-123456。

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🌐 五、 如何使用与调用

服务启动成功后，你就可以通过两种方式使用这个本地 AI 了。

1. 本机 Web UI 访问

在浏览器地址栏输入：

http://127.0.0.1:8088

系统会提示你输入 API Key，填入命令中设置的 sk-123456 即可进入简单的聊天界面。

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📝 总结

通过 llama.cpp，我们成功在 Windows 上以较低的硬件门槛跑起了强大的 Gemma4-27B 模型。无论是长文本处理还是多模态能力，都得到了良好的支持。

再次提醒： 所有安装包和模型文件都已整理好，欢迎点击下方链接转存，开启你的本地 AI 之旅！

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链接：https://pan.quark.cn/s/efbaf202daec

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