本地离线部署Ai大模型的三种方案，含安装教程！
1.为什么要本地离线部署Ai大模型？
离线部署AI大模型有多个重要原因，涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。以下是一些主要的原因和详细解释：
1.1. 数据隐私和安全
敏感数据保护：某些应用需要处理高度敏感的个人或商业数据，如医疗记录、金融信息或知识产权数据。离线部署可以确保这些数据不离开本地环境，减少泄露的风险。
合规性：一些行业和地区对数据保护有严格的法规和要求（如GDPR），要求数据必须在本地存储和处理。
1.2. 成本控制
长期成本降低：虽然初期的硬件投资较高，但长期使用本地部署可能比持续支付云服务的使用费用更为经济，特别是在处理大量数据或频繁使用时。
避免云计算费用波动：使用云服务时，费用可能会因使用量波动而不可预测。离线部署能够提供更稳定的成本控制。
1.3. 性能和延迟
低延迟：本地部署可以提供更低的延迟，特别适合需要实时响应的应用，如自动驾驶、工业控制和实时通信。
高性能：在本地部署中，硬件资源专用于特定任务，可以进行更好的性能优化。
1.4. 控制和定制化
完全控制：本地部署允许你对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。
深度定制：你可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，而不受云服务提供商的限制。
1.5. 可靠性和可用性
避免网络依赖：本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。
减少停机时间：依赖云服务可能会遇到服务中断或限制，本地部署可以提供更高的可用性和可靠性。
1.6. 数据带宽和传输
减少数据传输需求：处理大量数据时，数据传输到云端可能需要大量带宽并且耗时。本地处理可以避免这些问题，提高处理效率。
1.7. 技术和创新
创新空间：在本地部署中，你可以自由地实验新的技术和方法，而不受云服务提供商的限制。这对前沿研究和开发特别重要。
当然也适用于有些工作环境只能使用内网的情况！！！
2.方案一：GPT4All
一个免费使用、本地运行、具有隐私意识的聊天机器人，无需 GPU 或互联网。
以下是GPT4All支持的Ai大模型！
GPT4All-J 6B v1.0GPT4All-J v1.1-breezyGPT4All-J v1.2-jazzyGPT4All-J v1.3-groovyGPT4All-J Lora 6BGPT4All LLaMa Lora 7BGPT4All 13B snoozyGPT4All FalconNous-HermesNous-Hermes2Nous-PuffinDolly 6BDolly 12BAlpaca 7BAlpaca Lora 7BGPT-J 6.7BLLama 7BLLama 13BPythia 6.7BPythia 12BFastchat T5Fastchat Vicuña 7BFastchat Vicuña 13BStableVicuña RLHFStableLM TunedStableLM BaseKoala 13BOpen Assistant Pythia 12BMosaic MPT7BMosaic mpt-instructMosaic mpt-chatWizard 7BWizard 7B UncensoredWizard 13B UncensoredGPT4-x-Vicuna-13bFalcon 7bFalcon 7b instructtext-davinci-003
2.1.安装教程（以Window系统为例）
2.1.1.双击exe文件
2.1.2.点击下一步
2.1.3.选择安装目录，点击下一步
2.1.4.点击下一步
2.1.5.勾选“我接受许可”，点击下一步
2.1.6.点击下一步
2.1.7.点击安装
2.1.8.等待安装
2.1.9.安装完成，点击下一步，点击完成即可
2.2.使用教程
2.2.1.桌面上找到GPT4All，双击打开
2.2.2.下载我们想要的模型，这里以目前在开源大模型领域，最强的Llama3为例！
2.2.3.选择下载的模型进行对话
3.方案二：LMstudio
LM Studio 是一个桌面应用程序，用于在计算机上运行本地 Ai大模型LLMs 。发现、下载并运行本地 LLMs！
支持常见的Ai大模型
Llama 3
Phi 3
Falcon
Mistral
StarCoder
Gemma
3.1.安装教程（以window为例）
3.1.1.双击exe文件
3.1.2.点击仍要运行
3.1.3.自动安装完成
3.2.使用教程
3.2.1.桌面上找到LMstudio，双击运行
3.2.2.下载我们需要的模型（国内的小伙伴可能无法下载模型，我准备了一个模型）
以Llama 3为例演示！把我们的模型放到对应的文件夹中
注意：要在models下新建两级文件夹Publisher、Repository，模型文件放到Repository中
3.2.3.选择模型，开始对话
4.方案三：Ollama
本地启动并运行大型语言模型。支持运行 Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma 和其他模型。定制和创建您自己的模型。
4.1.安装教程
4.1.1.双击exe文件
4.1.2.点击“Install”即可自动安装
4.1.3.安装完成
4.1.4.安装Docker
双击exe文件
点击ok等待安装完成
重启电脑
点击Accept
点击Finish
4.1.5.本地安装webUI
在CMD中安装，win+r，输入CMD即可
在CPU下运行：docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
在GPU下运行：docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
安装完成通过本地地址：http://127.0.0.1:3000 进行访问，看到下方页面说明安装成功！
4.2.使用教程
4.2.1.点击Sign up注册账号即可使用
4.2.2.下载我们想要的模型
4.2.3.选择下载的模型，进行对话
5.相关资料及模型领取地址