在人工智能日益普及的今天，越來(lái)越多普通用戶(hù)開(kāi)始嘗試接觸AI大模型。然而很多初學(xué)者或非程序員一聽(tīng)到“大模型部署”就望而卻步，擔(dān)心門(mén)檻高、環(huán)境復(fù)雜、步驟繁瑣。其實(shí)，如果方法得當(dāng)，小白安裝AI大模型并沒(méi)有想象中那么難。

一、小白安裝AI大模型前需要了解的基礎(chǔ)概念

在安裝前，我們先簡(jiǎn)單厘清幾個(gè)基本概念，幫助你建立起對(duì)整個(gè)過(guò)程的初步認(rèn)知。

1. 什么是AI大模型？

AI大模型(如ChatGLM、LLaMA、Stable Diffusion等)，是指擁有億級(jí)以上參數(shù)、支持自然語(yǔ)言處理、圖像生成等能力的人工智能模型。它們可以寫(xiě)文章、回答問(wèn)題、生成圖片，甚至幫助程序開(kāi)發(fā)。

2. 本地部署和在線調(diào)用有什么區(qū)別？

在線調(diào)用：像使用ChatGPT官網(wǎng)一樣，直接在網(wǎng)頁(yè)中提問(wèn)獲取答案，數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫四Ｐ瓦\(yùn)行。

本地部署：將模型權(quán)重下載到自己電腦上運(yùn)行，數(shù)據(jù)全程本地處理，更私密且無(wú)需依賴(lài)外部服務(wù)器。

對(duì)于擔(dān)心隱私、希望離線使用、或想深度研究AI的小白用戶(hù)來(lái)說(shuō)，本地部署是更具自由度的選擇。

二、小白安裝AI大模型的基本準(zhǔn)備工作

1. 硬件要求（以LLaMA或ChatGLM為例）

雖然現(xiàn)在有些模型支持CPU運(yùn)行，但推薦使用支持CUDA的NVIDIA顯卡，例如：

顯卡：最低推薦6GB顯存(建議12GB以上)

內(nèi)存：16GB或更高

存儲(chǔ)：模型文件通常為數(shù)十GB，預(yù)留100GB以上空間

系統(tǒng)：Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04+

若電腦配置不達(dá)標(biāo)，建議使用云服務(wù)器(如阿里云、Google Colab、AWS)。

2. 軟件環(huán)境準(zhǔn)備

安裝AI大模型通常需要以下軟件環(huán)境：

Python 3.8及以上

Anaconda(可選，但推薦，用于虛擬環(huán)境管理)

Git

VSCode或終端命令行工具

CUDA + cuDNN(僅限NVIDIA GPU)

三、手把手教學(xué)：小白如何安裝AI大模型

以下以**ChatGLM(開(kāi)源中文對(duì)話模型)**為例進(jìn)行演示，它更適合中文語(yǔ)境，部署相對(duì)友好。

第一步：安裝Anaconda并創(chuàng)建環(huán)境

下載安裝Anaconda

創(chuàng)建新的Python虛擬環(huán)境：

bash

復(fù)制

conda create -n chatglm python=3.10 conda activate chatglm

第二步：克隆ChatGLM項(xiàng)目代碼

bash

復(fù)制

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3-6B cd ChatGLM3-6B

第三步：安裝依賴(lài)庫(kù)

bash

復(fù)制

pip install -r requirements.txt

部分依賴(lài)項(xiàng)安裝較慢，建議使用國(guó)內(nèi)源：

bash

復(fù)制

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第四步：下載模型權(quán)重文件

方法一：使用腳本自動(dòng)下載

方法二：訪問(wèn) Hugging Face(https://huggingface.co/THUDM）申請(qǐng)下載權(quán)限，獲取模型文件并放入指定目錄。

例如：

bash

復(fù)制

mkdir -p ~/models/chatglm3 # 將下載的模型權(quán)重解壓至該目錄

第五步：運(yùn)行并體驗(yàn)?zāi)Ｐ?/strong>

bash

復(fù)制

python cli_demo.py

看到如下提示即表示部署成功：

復(fù)制編輯

歡迎使用 ChatGLM3-6B 模型，現(xiàn)在可以開(kāi)始對(duì)話了。 用戶(hù)：你好 ChatGLM：你好!有什么我可以幫你的嗎?

四、小白常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法

問(wèn)題一：安裝時(shí)出現(xiàn)pip卡死或超時(shí)？

解決方案：更換為國(guó)內(nèi)鏡像源，或者使用清華鏡像安裝Anaconda、Miniconda。

問(wèn)題二：提示CUDA錯(cuò)誤或找不到GPU？

可能原因：

未正確安裝CUDA和cuDNN

驅(qū)動(dòng)不兼容

使用的模型默認(rèn)運(yùn)行在GPU模式，而本機(jī)為CPU

解決方案：

檢查NVIDIA驅(qū)動(dòng)版本與CUDA版本是否匹配;

修改運(yùn)行腳本為CPU模式(需支持)。

問(wèn)題三：運(yùn)行時(shí)內(nèi)存/顯存不足？

嘗試以下方法：

使用4bit/8bit量化版本模型;

加入 --low_cpu_mem_usage 參數(shù);

或切換至Cloud平臺(tái)，如Kaggle、Colab。

五、推薦適合小白部署的AI大模型清單

建議小白從ChatGLM系列入手，中文支持優(yōu)、部署教程全、社區(qū)活躍。

六、AI大模型安裝完成后能做什么？

別小看你本地的AI助手，它可以實(shí)現(xiàn)：

寫(xiě)作助手：生成文章大綱、摘要、潤(rùn)色

編程指導(dǎo)：分析代碼、調(diào)試建議

學(xué)習(xí)工具：幫你解釋概念、回答問(wèn)題

創(chuàng)意生成：寫(xiě)故事、擬劇本、產(chǎn)品文案

日常娛樂(lè)：與AI對(duì)話、模擬心理咨詢(xún)

配合一些開(kāi)源UI界面(如WebUI、LangChain)，還可以打造自己的ChatGPT本地副本!

七、小白部署AI大模型的未來(lái)展望

未來(lái)幾年，AI大模型本地化趨勢(shì)將越發(fā)明顯，隨著模型不斷輕量化、自動(dòng)部署工具(如FastDeploy、ollama、OpenWebUI)成熟，小白安裝AI大模型將會(huì)變得像安裝一個(gè)APP一樣簡(jiǎn)單。

同時(shí)，AI不再是極客專(zhuān)屬，而是每個(gè)人手中能用的工具。掌握本地部署技能，不僅是一項(xiàng)新技術(shù)學(xué)習(xí)，更是對(duì)數(shù)字時(shí)代主動(dòng)權(quán)的一次掌控。

總結(jié)

無(wú)論你是程序小白，還是完全沒(méi)接觸過(guò)AI的普通用戶(hù)，只要按照上述步驟耐心實(shí)踐，完全可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)完成AI大模型的初步部署。安裝的過(guò)程不僅是一次技術(shù)實(shí)踐，更是一次觀念突破。

在這個(gè)AI飛速發(fā)展的時(shí)代，別再做“看熱鬧”的人，嘗試動(dòng)手一次，你會(huì)發(fā)現(xiàn)：AI的世界其實(shí)比你想象得更近、更簡(jiǎn)單、更自由。