Almost Timely News: 🗞️ 如何开始使用本地AI模型 (2025-04-20) :: 在浏览器中查看
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本周时事通讯 100% 由我本人（人类）创作。了解为什么这种披露是个好主意，并且可能在不久的将来对任何与欧盟有业务往来的实体都成为强制要求。
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我思我见：如何开始使用本地AI模型
在 LinkedIn 上的一篇帖子疯传之后，我想是时候写一篇关于如何开始使用本地AI模型的文章了。在本期时事通讯中，我将对此问题提出两个注意事项。首先，它本质上会比您可能习惯的生成式AI更具技术性。您和我习惯于打开浏览器窗口，登录我们选择的AI工具，然后完成工作。我们从不必考虑使这些工具成为可能的底层架构和基础设施。
如果您对这些更具技术性的操作感到不适或无法执行（例如，由于公司IT政策），那么请放松阅读，或者完全跳过本期内容。
第二个注意事项是关于术语。这个领域有很多令人困惑的术语，所以我们应该先做一些定义设定。我使用了几个有些可以互换的术语，所以让我们先明确一下：
- 本地AI (Local AI)：您在自己的硬件上运行的生成式AI模型，可以是从您的手机到您自己的本地数据中心。任何您完全控制运行AI模型的机器的环境都属于本地AI。
- 开放模型/开放权重模型 (Open model/open weights model)：由模型制作者免费在线分发的生成式AI模型。这些模型使您可以在任何地方运行它们，并且您无需向模型制作者付费即可使用。有些人会错误地称之为开源模型或开源AI，但几乎没有模型制作者会分发需要符合真正开源标准的训练数据集本身。
严格来说，这两者并不相同。本地AI是指对您和您的网络而言是本地的。开放模型可以在任何地方运行。例如，您可以在 IBM WatsonX.ai（IBM 的生成式AI安全云） 中运行开放模型。这完全不是本地的。您无法控制运行它的机器。但对于许多组织，特别是那些在IBM云内运行并需要IBM治理技术的组织来说，这是一个运行开放权重模型的好地方。
我们或许应该谈谈，当像 ChatGPT 这样的服务如此便捷时，您为什么还要想做这件事。您可能希望使用本地AI模型而不是SaaS AI服务的原因有五个：
- 隐私性 (Privacy)：当您在本地硬件上运行模型时，任何数据都不会离开您的系统。您的隐私和安全级别与您机器本身的安全级别相同。这对于任何处理敏感数据的人来说都具有巨大的吸引力。
- 成本 (Cost)：当您在本地硬件上运行模型时，成本就是您的运营成本（通常是电费）。这对于像研发这样的场景非常重要，因为在开发过程中，您可能会对模型进行大量的 API 调用。使用云提供商，这可能会在您甚至还没有产品展示或销售之前就产生巨额账单。使用本地模型可以大幅降低该成本——并且可能足够成功，以至于您可以证明即使在生产环境中使用本地模型也是合理的。
- 可持续性 (Sustainability)：您操作AI所用的电力越少，它就越可持续。是的，当提供商拥有大规模、集中的计算能力时，显然存在规模经济效应，但考虑到它们都在寻求尽可能多地消耗电力，不难想象AI是极其消耗资源的。如果做得好，使用本地模型可以减少这种功耗。
- 控制权 (Control)：当您在本地运行模型时，您对它们的配置方式拥有完全的控制权，远超任何云服务所允许的程度。这是一把双刃剑；您可能会错误配置模型以至于使其无法工作——但如果您希望模型执行特定任务，能够访问那些额外的控制选项会很有帮助。
- 可靠性 (Reliability)：本地AI模型在您的机器上运行。一旦您下载了它们，它们就属于您了。如果 OpenAI 明天关门大吉，ChatGPT 将会消失，但只要您的计算机还在运行，您的本地AI将继续工作。
考虑到这些要点，让我们深入探讨如何设置这些东西的过程。如果您正在观看本期时事通讯的视频版本，您将更详细地看到其中一些示例。我们需要按顺序讨论硬件、模型、软件、配置和使用。
第 1 部分：硬件 (Hardware)
要在您的机器上运行生成式AI模型，您需要足够的资源。生成式AI模型通常需要大量的内存才能良好运行。您的计算机有两种重要的内存——常规计算机内存（RAM）和图形内存（VRAM，或显存）。对于生成式AI的良好运行，VRAM 是最重要的——也是最大的变数。
如今的游戏笔记本电脑通常配备 12-16 GB 的 VRAM，尽管一些高端游戏设备配备更多。如今的 Mac 则不同——自 2019 年以来的 Mac（M 系列 Mac，名称如 M1、M2、M3、M4）具有共享内存，这意味着常规 RAM 和 VRAM 是同一回事。计算机自动共享一个大内存池。
这一点非常重要，因为在 PC 上，您通常需要能够将 AI 模型加载到 VRAM 和 RAM 上的软件，而当 AI 模型在常规 RAM 上运行时，速度会非常慢（s-l-o-w）。
这里的基本信息很简单：如果您购买/使用 PC，请购买您能负担得起的最大 VRAM。如果您购买/使用 Mac，请购买您能负担得起的最大内存。越多越好。
您的计算机，在其设置的某个地方（我已有一段时间没用过 PC 了，但我猜任务管理器或系统偏好设置可以带您找到目标，您或许可以直接问 Windows Copilot 来告诉您）会告诉您有多少可用内存。如果我没记错的话，Mac 和 PC 都有一个活动监视器应用程序，可以告诉您计算机的当前状态。
找到您的内存状态，关闭所有打开的应用程序，并记下您拥有的每种内存的大小。
例如，在我的 MacBook 上，这是我在没有运行其他程序时看到的情况：
您可以看到我大约有 110 GB 的总可用内存。我们很快会需要这些信息。
第 2 部分：模型 (Models)
一旦我们弄清楚了我们总共有多少可用内存，我们就可以开始“选购”模型了。我说选购是因为我们需要找到适合我们需求的开放权重模型。在模型存储库 Hugging Face 上，有超过 160 万种不同的模型可供选择。当然，其中许多是为特定任务量身定制的，所以我们将重点关注几个目前表现优异的大型模型家族。
我推荐给普通商业用户的三个模型家族是：
- Google Gemma
- Meta Llama
- Mistral
在每个家族中，都有不同的模型大小。您会在模型名称中看到这一点，即模型包含的参数数量。参数代表模型包含的知识和信息的多少。例如，您会看到像 Google Gemma 3 1B、4B、12B、27B 等。这些数字表示 10 亿参数、40 亿参数等。
一般来说，越多越好，但是有一个限制：模型的参数越大，它良好运行所需的内存就越多。如果您选择的模型大于您可用的内存，它会耗尽所有内存并使您的整个计算机陷入停顿，从而导致计算机崩溃。
较小参数模型的权衡是什么？参数即知识。参数越少，模型就越“笨”。像 Google Gemma 1B 这样的模型是连贯的，但几乎会对所有事情产生幻觉，因为它几乎没有背景知识，会凭空捏造。像 Google Gemma 27B 这样的模型将更加流畅和知识渊博。
需要强调的是，通常您可以在笔记本电脑上运行的开放模型，其知识渊博程度远不如我们习惯的大型前沿模型。据估计，ChatGPT 的 GPT-4o 模型拥有数万亿参数，Google Gemini 也是如此。我们稍后会详细讨论这意味着什么。
在我们深入选择特定模型之前，我们需要谈谈选择模型时一个非常令人困惑的方面：量化 (quantization)。
模型制作者以尽可能高的精度格式发布他们的模型。当我们与这些版本的模型交互时，它们以最高的准确度水平执行任务——但它们非常消耗内存。它们疯狂地占用内存并且运行相当缓慢。
开放权重社区通常会获取模型制作者制作的模型并对其进行量化，这是一种压缩方式。它的作用是降低模型的准确性，但使其运行速度显著加快。我们可以下次再深入探讨量化的数学原理，但速查表的版本是，我们想要量化为 4、5 或 6 位的模型。一般来说，量化是在资源使用和准确性之间进行权衡，而 4-6 位量化是大多数模型的最佳平衡点。
您会在模型名称中看到这一点，例如 gemma-3-27b-q5_k_l。这个相当晦涩的名称意味着 Gemma 3 模型，270 亿参数版本，以及 5 位量化。
这是我能提供的关于量化最快的速查表：通常，尽可能使用 q4 或 q5 模型。
然后根据其参数和您的内存选择模型。我的经验法则是：将参数数量乘以二，这就是您需要拥有的 RAM，以使模型有用。 我对“有用”的定义是模型以合理的速度运行（约 15 token/秒）并且具有足够大的上下文窗口（约 64K）以适用于大多数常见任务。
例如，假设您选择了 Google Gemma 3 4B，量化级别为 q4 或 q5。4 * 2 = 8，因此您需要 8 GB 的可用 VRAM 才能良好运行它。（是的，对于更懂技术的读者，这里有很多细微差别，但我们是为了入门。像这样将内存加倍考虑到了一个宽裕的上下文窗口和键/值缓存。）
那么，从第 1 部分来看，您可用的 VRAM 是多少？如果您有 16 GB 的显卡，您可以安全地良好运行 8B 模型，或任何低于该数字的模型。您可以轻松运行 Google Gemma 3 4B。是的，理论上您可以运行 Google Gemma 3 12B，但它会非常慢，并且上下文窗口（聊天中的可用短期记忆）会非常小，以至于没有什么用处。
在我的 Mac 上，我大约有 110 GB 的可用内存，这意味着我可以运行任何大小的 Gemma 模型，直至其最大尺寸 27B，并且它仍然可用且快速。在我当前的设置下，我可以运行高达 550 亿参数的模型。
当我们访问 Hugging Face 模型存储库，或查看界面中的模型目录时，这就为我们选择模型提供了一个基准。
我们可以按家族和参数查看模型，而无需过多考虑量化，至少在入门阶段是这样。
让我们继续讨论软件。
第 3 部分：软件 (Software)
现在我们已经了解了可以运行哪些模型，我们需要获取必要的软件来运行它们。没有人直接运行 AI 模型；AI 模型的核心本质上只是巨大的统计数据库。要利用模型，我们需要一个围绕它的接口。这类似于汽车；没有人坐在发动机缸体上开车上路。发动机缸体嵌入在汽车本身中，虽然发动机缸体至关重要——没有发动机汽车寸步难行——但没有汽车，发动机本身也无用。
对于想要开始使用本地AI模型的普通人来说，您会希望选择一个同时也内置了后端服务器的接口。可以像考虑 Web 一样思考 AI 接口，它有两个主要部分：服务器和客户端。
当您上网时，您的客户端——Web 浏览器，如 Safari、Chrome 或 Brave——会去与包含网站的别人的 Web 服务器进行交互。像 WP Engine 这样的公司拥有服务器——很多大型硬件——它们提供像 WordPress 这样的软件，并最终提供像 Trust Insights 网站 这样的网站。您两者都需要——没有服务器的客户端是无用的，反之亦然。
AI 模型的工作方式有些类似。有一个提供模型的服务器，以及一个与之交互的客户端。当您通过浏览器或应用程序访问 ChatGPT、Claude 或 Gemini 时，您正在使用客户端与那些大型科技公司运行的 AI 服务器进行对话。
在本地 AI 模型领域，有些软件包将两者捆绑在一起，既是客户端又是服务器。这是我们在最基础的层面上手本地 AI 时想要使用的。
对于不特别热衷于设置服务器的普通用户，我推荐两个软件包：AnythingLLM 和 LM Studio。这两个都是免费的；主要区别在于功能。AnythingLLM 内置了很多功能，如文档管理、语音识别等。它试图做很多事情，并且在很大程度上是成功的；它也具有我们都熟悉和使用的基本聊天式界面。
LM Studio 也提供了同样熟悉的聊天界面，但它试图成为一个更强大的服务器以及客户端。它特别适合当前的 M 系列 Mac，因为它支持 Apple 的 MLX AI 标准。MLX 版本的模型比非 MLX 模型运行速度快 5-8%。
您如何在这两者之间做决定？如果您计划使用 agent、API 或针对您的本地 AI 开发代码，我强烈建议使用 LM Studio（或者如果您有 Mac）。如果您计划仅将其作为最终用户消费者使用，就像您今天使用 ChatGPT 或 Gemini 的方式一样，那么 AnythingLLM 将是一个不错的选择。
这些是在您计算机上运行的标准应用程序，因此像安装任何其他软件一样安装它们即可。
第 4 部分：配置 (Configuration)
就像新安装的软件（如 Microsoft Word）需要一些配置或调整以使其对您的特定用例有用一样，AI 软件也需要一些配置才能使其有用。
我们首先必须决定使用哪个模型。有很多选择。开放模型的一个特点是，由于数量众多，不同的模型以擅长不同的任务而闻名，并且有许多专门为某种任务构建或调整的专用模型。这与像 Gemini、Claude 或 ChatGPT 这样的工具形成了对比，后者试图并且在很大程度上成功地擅长多种不同类型的任务。
让我们看看几个不同的模型家族以及它们擅长的领域。
- Google Gemma 3：Gemma 3 在遵循指令方面做得非常好，尤其是 12B 和 27B 版本。如果您的任务中指令遵循（如分步说明、工作流程等）很重要，Gemma 3 将很好地为您服务。Gemma 可以写作，但往往有点简洁。
- Meta Llama 3.3：虽然 Llama 4 已经上市，但对于大多数消费级硬件来说太大了。Llama 3.3 是当前可以在消费级硬件上运行的版本。Llama 3.3 非常适合非虚构写作。
- Mistral Small：Mistral 家族擅长多语言工作和写作。它能力很强，特别是当前的 Small 版本，Small 3 24B，一个 240 亿参数的模型。请记住，您需要有 48 GB 的 VRAM/内存才能充分利用它。
- DeepCoder：如果您专门使用生成式 AI 来编写代码，DeepCoder 是一个非常棒的编码模型，尤其擅长生成初稿。
一旦您选择了一个大小适合您内存和资源的模型，请在应用程序的界面中下载它。
在主聊天窗口或设置中，根据您使用的应用程序，您需要花点时间熟悉功能，并可能调整一些设置。一个比较有用的设置是名为“温度 (temperature)”的参数。您会在模型设置中看到它。
温度有什么作用？从根本上说，温度控制模型响应中随机性的水平。低温度意味着较少的随机性。高温度意味着更多的随机性。
您为什么要调整这个设置？有些任务是非常确定性的；您不希望模型过于富有创造力。例如，如果您要求模型将一些文本按一组定义的类别进行分类，您会将温度设置得很低，比如 0.5，以防止它随意地想出新的类别。
其他任务则更具概率性，比如创意写作。如果温度设置得太低，您会得到极其机械化的生成内容。温度在 0.7 到 1.0 之间的任何值都倾向于通过允许模型有更多自由来发挥创意，从而产生更具创意的写作。
对于那些习惯了像 ChatGPT 这样的界面的用户来说，这可能看起来不寻常。在幕后，像 ChatGPT 这样的服务具有完全相同的设置和控件；只是那些最终用户模型的设置通常由提供商设定，普通消费者无法控制或更改它们。
好了，您已经安装了软件。您已经下载并安装了模型。您已经配置了设置。您终于准备好开始使用本地 AI 了。
第 5 部分：使用 (Usage)
终于，我们来到了精彩的部分，对吧？嗯，精彩的部分出人意料地平淡：它就像您使用过的其他任何生成式AI大型语言模型一样。但在涉及开放模型和本地AI时，有几个重要的转折点需要了解。
还记得我们讨论过的参数数量吗？模型的参数越多，其性能往往越好。这既关系到指令遵循（即在您的提示中执行您告知它的操作），也关系到知识。更多的参数意味着更多的编码知识。
但除了真正非常大的模型，如 Llama 3.1 405B（4050 亿参数）、DeepSeek（6710 亿参数）以及少数其他模型外，大多数本地模型的参数实际上都低于 500 亿。在这种规模下，模型会有一些知识，但产生幻觉的风险非常高。
这意味着您必须为模型提供更多数据。这里有一个简单的例子。如果您问一个像 Gemma 3 4B 这样的小模型 Trust Insights 的 CEO 是谁，它会给出一个荒谬的答案。如果您提供了答案，它会完美地复述出来。
现在，您可能会（非常正确地）说，如果必须我们提供答案，那还有什么意义呢？嗯，现在我们进入了生成式 AI 的用例（您可以在我的新课程 《营销人员生成式AI用例》 中了解更多相关信息）以及较小模型擅长的领域。
- 提取 (Extraction)：从其他数据中提取数据
- 分类 (Classification)：组织数据
- 总结 (Summarization)：将大数据转化为小数据
- 改写 (Rewriting)：将数据从一种形式转换为另一种形式
- 综合 (Synthesis)：将小数据聚合成大数据
- 问答 (Question Answering)：回答关于您的数据或一般性的问题
- 生成 (Generation)：创造新数据
在本地 AI 方面，这里的前 5 个用例是它真正闪耀的地方。给定数据，即使是非常小的模型，如 Gemma 3 4B，也能胜任这些任务——而且它们的速度会快如闪电。
它们会在用例 6 和 7 上遇到困难，即当我们要求模型创建新数据时。例如，在不提供任何数据的情况下，要求 Gemma 3 推荐您所在地区的餐厅是行不通的。它只是没有足够的知识。如果在提供一个包含餐厅及其产品的庞大 JSON 文档的情况下问它，它会做得很好。
生成也是如此。例如，让它在没有任何背景数据的情况下写一篇关于 B2B 营销的博客文章，它会生成泛泛而谈的垃圾内容。它在任何一个领域都没有足够的知识来创造真正独特、引人入胜的内容，特别是当参数低于大约 100 亿时。如果给它您积累的简报和播客作为数据存储，它在生成内容方面可能会做得更好。
这些模型在重复性任务上表现出色，特别是如果您可以自动化它们。还记得上周关于 n8n 的时事通讯吗？？如果您可以将工作流连接到本地 AI 模型而不是基于云的服务，那么本地 AI 模型将是一个巨大的成本节省器。
第 6 部分：总结 (Wrapping Up)
在本期时事通讯中，我们主要关注了“如何做”，如果您拥有硬件以及像 LM Studio 或 AnythingLLM 这样的工具，您就处于有利位置，可以开始使用本地 AI 模型了。
关于本地 AI，尤其是在笔记本电脑上，最后一点提醒：全速运行 GPU 会消耗系统 100% 的能量。预计您的风扇会运转，甚至可能会耗尽电池——即使您的笔记本电脑插着电源！所有的生成式 AI 都非常耗电，所以如果您在您的机器上大量使用生成式 AI 模型，除非您有一台性能强劲的机器，否则不要指望您的机器能同时做很多其他事情。
请记住使用本地模型的主要原因：成本、隐私、灵活性、可持续性和可靠性。最先进的性能并不是使用它们的理由之一，所以如果您正在处理一个需要最先进性能的非常复杂的任务，请改用大型前沿模型。
我希望本指南能为您在本地运行生成式 AI 提供一个良好的起点。如果您想要更具战略性的概览，请观看我在 MAICON 2024 会议上关于开放模型和本地 AI 的演讲。尽管技术和策略上发生了很多变化，但战略大体上保持不变。
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Christopher S. Penn
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