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本地大模型

本地大模型部署与私有化

集中整理 Ollama、LM Studio、GPU 显存估算、开源模型选择、本地知识库和私有化部署。

适合想在自己电脑、工作站或内网环境运行大模型的人。

OllamaLM Studio本地大模型GPU显存量化llama.cppvLLM开源模型

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AI 实测2026-04-30

Qwen3.6:27B 本地部署与 Agent 实测:Ollama + OpenClaw 使用体验

Qwen3.6:27B 本地部署和 Agent 能力实测:用 Ollama 下载运行模型,接入 OpenClaw/MyClaw 测试本地算力、工具调用、多模态任务和自动化工作流表现。

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AI 实测2026-05-10

DeepSeek-V4 本地部署教程:LM Studio 跑 Qwen3.5-9B GGUF 实测

DeepSeek-V4 本地部署实测:用 LM Studio 下载 Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash-GGUF,说明显存门槛、GGUF 版本、RAG/Agent 场景和普通电脑能不能跑。

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AI 实测2026-05-26

本地知识库 DeepLocals 实测:自动学习电脑文件并生成总结报告

本地知识库 DeepLocals 实测:自动学习 PDF、Word、Excel、邮件和论文资料,支持引用定位、深度研究、Quiz/Flash 卡片和总结报告,适合搭建个人 RAG 知识库。

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AI 实测2026-02-15

OpenClaw接入个人电脑后,全自动操作磁盘文件,完整从零本地部署教程来了!

OpenClaw接入个人电脑后,全自动操作磁盘文件,完整从零本地部署教程来了:OpenClaw可以自动管理本地电脑文件,自动打开浏览器操作界面,正在吸引越来越多人去使用,是否真的好用,需要先安装才知道。光安装,可能就会。

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AI 实测2026-05-19

DeepSeekMine 正式更名 DeepLocals:V3.1.2 提升本地文件学习速度

DeepSeekMine 正式更名 DeepLocals:今天我们发布V3.1.2,继续提升了文件学习速度,能精准学习你电脑里的PDF、Word、Excel 等34种文件格式,支持上千、上万个电脑本地文件学习,如下它已。

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AI 实测2025-07-24

彻底爆了,最强编程模型Qwen3-Coder再次拿下第一!个人电脑部署教程来了!

彻底爆了,最强编程模型Qwen3-Coder再次拿下第一!个人电脑部署教程来了:这两天Qwen3-Coder发布,听说很牛,今天找时间研究了下,并接入Qwen3-Coder到自己电脑终端了,挺好用的,所以,今天这篇教程。

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AI 实测2026-03-02

龙虾OpenClaw本地电脑安装,这个方法适用于纯小白,不光简单,且100%可成功。

龙虾OpenClaw本地电脑安装,这个方法适用于纯小白,不光简单,且100%可成功:最近还是收到很多读者后台留言,反馈还是没有安装龙虾OpenClaw到自己电脑上,迫不得已只能使用云端龙虾,但缺点就是无法操作自己电脑文。

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AI 实测2026-01-15

这个本地知识库软件,能自动学习你电脑里文件,小白也能丝滑入手,Mac和Win终于都来了!

这个本地知识库软件,能自动学习你电脑里文件,小白也能丝滑入手,Mac和Win终于都:这篇文章给大家汇报下DeepSeekMine的最新开发情况,其中一个重要进展: DeepSeekMine Mac版本今天正式发布,如果。

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2 DeepSeek 本地部署三个步骤

这里会尽量只保留最短路径。第一次部署不要急着换模型、改端口或接知识库,先确认 ollama run deepseek-r1:1.5b 能正常回答。这个闭环跑通以后,后面所有扩展才有比较基准。

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22 Llama3大模型开发之云服务与本地部署的选择

Llama3 开发要从模型理解走到数据、训练、评估和部署,形成可复现流程。阅读时可以按「云服务部署 -> 优点 -> 缺点 -> 本地部署」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。

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1 为什么要在本地部署大模型

我建议先把“为什么本地部署”想清楚,再去装模型。对个人用户来说,它最大的价值不是跑分,而是私密资料不用上传、网络差的时候还能用、失败时能看到日志。只要你准备拿它处理真实文件,这几个好处就比单纯追求满血模型更实际。

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13 DeepSeek满血版, 这样部署确实可以封神了!

满血部署最容易被忽略的是恢复能力。模型跑起来只是第一步,还要知道服务挂了怎么重启、日志在哪里、端口是否被占用、显存是否被其他进程抢走。真实使用里,稳定性比一次成功截图更重要。

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21 DeepSeek接入多模态,个人电脑也能飞速生成高清图,完整部署步骤!

图像生成看起来直观,但更要做验收。提示词是否稳定、输出尺寸是否够用、图片能否商用、生成速度是否能接受,都需要单独确认。只看一张样图,很难判断系统是否适合长期使用。

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21 Llama3大模型开发从零教程:模型部署的准备工作

Llama3 开发要从模型理解走到数据、训练、评估和部署,形成可复现流程。阅读时可以按「模型部署的准备 -> 确认证书和API密钥 -> 确定模型格式 -> 环境配置」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。

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31 DeepSeekMine轻量便携版Win和Mac发布

轻量版面向新用户时,首次启动体验很关键。下载后放哪里、Mac 是否需要授权、Windows 是否被拦截、首次导入文档怎么做,都应该尽量写成明确步骤。用户卡在第一步,后面功能再好也体验不到。

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30 DeepSeekMine轻量便携版即将发布

试用便携版时,可以把它放在一个新目录里运行,再换到另一个目录运行,看看配置和知识库是否还能找到。这个测试能提前发现路径写死的问题。

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28 DeepSeekMine个人知识库软件三个使用技巧

使用技巧最好来自真实重复场景。比如文件命名清楚、同类资料分组、问题里带上时间和范围,这些看起来小,但会直接影响检索和回答。工具越智能,资料管理越不能随意。

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19 DeepSeek接入个人知识库,Windows和Mac电脑,最新V0.5安装包发布!

跨平台安装包最容易出现“我这里能用,你那里不行”。Windows 的路径和杀毒软件、Mac 的权限和签名,都可能影响启动。发布或安装时最好分别记录两个系统的步骤,不要把它们混成一句话。

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0 AI大模型零基础学习路线图

我重新看这篇路线图时,最想补的一点是学习顺序。很多人一上来就追参数、榜单和各种模型名,结果本地环境还没跑通,就已经被新名词绕晕了。我的做法是先把电脑能运行的小模型跑起来,再回头补 Transformer、RAG、微调这些概念,这样每个概念都有能落地的画面。

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14 DeepSeek接入个人知识库,v0.4软件安装包发布!

版本更新我一般不只看“新增了什么”,还会看旧数据是否兼容。知识库软件最怕升级后索引丢失、配置变动或旧文件打不开,所以更新前先留备份,比看更新说明更重要。

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10 DeepSeek接入个人知识库安装包发布,没有网也能飞速跑

离线安装包的价值在于减少环境折腾,但也要防止自己把它当黑盒。第一次安装后,我会记录软件目录、模型目录、知识库目录和日志位置。只要知道这些位置,后面迁移、备份和排查问题都会轻松很多。

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20 常见问题与解决方案之如何优化大模型 LLM 性能

微调性能优化不是只追求跑得快。混合精度、梯度累积、量化和 checkpoint 策略都会影响成本,也可能影响稳定性和结果复现。

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32 DeepSeek接入这个智能体后,能够吞下整本书了,确实可以封神了!

整本书不是把 PDF 丢进去就结束。章节结构、目录层级、引用页码和问题范围都会影响回答。我的做法是先让系统能按章节找依据,再做总结和跨章节比较。

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29 DeepSeekMine-V6.1软件修复问题

修复说明最有价值的部分,是告诉用户这个问题在什么情况下出现、现在怎样确认已经解决。只写“优化体验”很难让人放心。能复现、能验证,才是对用户真正有帮助的更新记录。

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27 DeepSeek接入个人知识库,Windows和Mac电脑,最新安装包V6发布!

大版本升级我会比小版本更谨慎。先备份旧数据,再用测试库验证,再迁移正式库。特别是知识库软件,索引格式和配置字段一变,表面能启动也不代表旧资料全部正常。

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24 DeepSeek接入个人知识库 自研算法框架

自研算法框架最怕为了“自研”而复杂化。真正值得做的地方,是现成方案不能满足你的文档结构、权限规则或回答验收。先把问题说清楚,再决定哪些环节需要自己写。

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常见问题

普通电脑能跑本地大模型吗?

能跑小模型或量化模型,但体验取决于显存、内存、上下文长度和推理框架。先用兼容性计算器缩小候选。

本地部署一定更安全吗?

本地部署减少数据出网风险,但仍要处理权限、日志、模型许可证、提示注入和文档泄露问题。