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。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，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案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

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。

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