本地部署大模型完全指南：Ollama + vLLM + LMStudio 实战
为什么要本地部署？ 在云端API满天飞的2025年，为什么还要本地部署大模型？ 理由1：隐私安全 你的代码、文档、聊天记录……全都发给了云端。 1 2 3 4 敏感场景： - 公司内部代码 → 发给OpenAI？ - 医疗病历数据 → 发给云端？ - 法律合同文本 → 谁来保证不泄露？ 本地部署 = 数据永远不出你的电脑。 理由2：成本控制 使用场景 云端API成本 本地部署成本 每天1万次调用 ~$300/月 电费 ~$30/月 7B模型长期使用 持续付费 一次性硬件投入 团队10人使用 $200+/人/月 共享一台服务器 理由3：低延迟 云端API：网络往返 100-500ms 本地部署：几乎零延迟 理由4：自由定制 想微调？随便调 想改提示词模板？自己改 想限制输出长度？随心所欲 硬件要求 最低配置（跑7B模型） 1 2 3 4 5 CPU：8核以上 内存：16GB 显卡：8GB显存（如RTX 3070） 或 Apple M1/M2/M3（统一内存） 存储：50GB SSD可用空间 推荐配置（跑13B-70B模型） 1 2 3 4 5 CPU：12核以上 内存：32GB+ 显卡：24GB显存（如RTX 4090） 或 Apple M2 Pro/Max/Ultra 存储：200GB SSD可用空间 显存 vs 模型大小速查表 模型大小 最低显存 推荐显存 代表模型 3B 4GB 6GB Phi-3 Mini 7B 6GB 8GB Llama 3.1 7B, Qwen2.5 7B 13B 10GB 16GB Llama 3.1 13B 34B 20GB 24GB CodeLlama 34B 70B 40GB 48GB Llama 3.1 70B 注：使用量化（Q4/Q5）可降低约50%显存需求。 ...