想玩转AI大模型？这篇本地部署入门教程不容错过！从LM Studio安装到模型选择与量化，手把手教你打造专属AI环境，兼顾数据隐私与离线运行优势，为你的AI探索之旅奠定基础。
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各位好久不见，今天给大家更新一篇大模型本地部署的入门教程。
需要说明的是，本地部署需要一定的基础条件，包括：
• 较好的电脑性能，不然运行速度会比较慢
• 基础的电脑知识，以便你能读懂下文的教程并跟随操作
目前本地部署对普通人而言更多是倾向于体验的方向，最终的输出结果也可能达不到自己的预期。论实用性可能不如使用在线的AI应用服务或进行API调用，但如果想要玩转AI，给自己的电脑部署一个大模型还是不得不品的一环。
"读到此处，你可能已经意识到：AI大模型的迭代速度远超想象，仅凭碎片化知识永远追不上技术浪潮在这里分享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！免费领取【保证100%免费】
本地部署的好处
既然本地部署那么麻烦，它都有什么好处呢？
首先是在数据的隐私性上，本地部署是绝对安全的，所有数据都只在本地计算与运行，不用担心数据泄露，自己的聊天记录被监控的风险。其次就是可以离线运行，因为所有计算都在本地完成所以并不需要联网。此外还可以体验到开源模型网站上多种多样的大模型，高阶玩法还有给大模型搭建本地的知识库等。
如何进行本地部署
大致介绍了本地部署的相关事项，接下来我将以LM Studio为例，介绍如何进行大模型的本地部署。
第一步：下载LM Studio并完成安装
https://lmstudio.ai/download
•安装完成后的用户界面
第二步：下载模型
在左侧的“发现”（图标是一个放大镜）里能在huggingface上搜索和下载模型。huggingface（https://huggingface.co/）是目前世界上最大的开源模型网站，你可以在这找到有关各种开源模型的详细信息。
但一般情况下，想要访问该网站，以及在LM Studio里下载模型，需要“科学上网”，不过好在，我们有国内的镜像站可以使用。为此，你需要进行以下操作：
• 退出LM Studio后打开LM Studio的安装目录
• 找到两个文件，路径如下：
\resources\app.webpack\main\index.js
\resources\app.webpack\renderer\main_window.js
• 使用带有批量替换功能的软件打开两个文件，将两个文件内的huggingface.co替换为hf-mirror.com
以VSCode为例，在左侧的搜索内进行如图所示的操作，两个文件全部替换完成后就可以正常下载模型了。
第三步：选择合适的模型
面对琳琅满目的模型，你是否感到不知所措？别担心，我将指导你如何选择合适的模型。
首先，你的电脑性能至少需要在RTX3050以上，不然模型运行速度可能会慢到令人无法忍受。同时确保有至少20GB的硬盘空间用于存储下载的模型。（LM Studio会提醒你当前的模型是否适合本设备运行）
以我个人的配置为例，RTX4060 Laptop（8GB），32GB内存，运行一个7B参数，Q8量化，模型大小7GB的模型，输出速度在每秒4~5tokens。
在下载模型时，同一个模型里会提供不同的量化选择，你可以简单理解为量化越高，模型质量越高，当然相应的性能需求也越高。下图展示了不同量化参数以供参考。
量化的意义是通过降低精度以实现更少的性能开销和更高的效率，让大模型能在普通设备上跑得更快、更省资源，就像把高清电影转成流畅模式，画质稍差但更流畅。
这里推荐几个我之前使用的模型：
Tifa-Deepsex-14b-CoT-Crazy 量化q4_k_m
Tifa-DeepsexV2-7b-0218 量化Q8
以及目前最新推出的Qwen3系列。
到此，你应该已经完成了本地部署的所有步骤，希望你没有遇到太大的困难。接下来只需要设定好参数，加载模型，就可以和AI畅所欲言了。
看到这里，你已经清晰认知到：
✅ AI大模型正在重构全球科技产业格局
✅ 掌握核心技术者将享受的行业高薪资基准
✅ 碎片化学习正在吞噬90%开发者的竞争力
但问题来了——如何将这份认知转化为实实在在的职场资本？
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AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。
这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理*、图像识别、*语音识别等。
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
大模型时代，企业对人才的需求变了，AI相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
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。
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