本地部署大模型全攻略：选模型、搭RAG，手把手教你落地

（本文封面图来源于unsplash）

在本地部署大模型并搭建知识库，优势非常明显：数据隐私安全有保障，完全离线运行，企业内部使用更安心；更关键的是，模型和知识库都能按需定制，精准适配特定业务场景。既可以供内部使用，也能封装成Server对外提供服务。

开源大模型去哪里下载？

大模型种类繁多，版本迭代迅速，但几乎所有主流开源模型都可以在HuggingFace上找到。HuggingFace堪称AI模型圈的GitHub，拥有超过70万种模型，覆盖多模态、计算机视觉、NLP、强化学习等各个领域，资源极为丰富。

通过HuggingFace的Libraries分类下的Transformers，可以查看模型的Trending流行趋势。目前，Meta的Llama3系列、法国Mistral AI的Mistral系列、阿里的Qwen系列，是业内应用最广泛的开源模型。

横向评分与性能评测也值得重点关注。下面这张图展示了三个模型的对比——阿里的通义千问Qwen2-72B在同等规模下表现最为出色。不过对于国内用户，更推荐Qwen2的原因很简单：中文支持能力差异明显，Qwen2显然是更合适的选择。

Ollama + WebUI 工具链详解

本地部署大模型需要运行框架，可选方案包括vLLM、LM Studio，但更推荐Ollama。它支持Windows、MacOS、Linux，能智能调度GPU和CPU资源进行推理加速，安装和管理各种模型（包括Qwen2）都非常便捷。

Ollama的安装和模型部署流程十分简单。从官网下载安装后，一条命令即可部署Qwen2 7b模型：

ollama run qwen2

部署完成后默认只有命令行界面，但Ollama生态丰富，可以搭配WebUI工具实现聊天交互，也能基于API与应用程序和工作流进行集成。

WebUI方案选择很多，比如Open WebUI、NextChat。生态中还有一个LobeChat，支持大量闭源模型API，同时兼容云端和离线部署，使用体验较为顺手。

本地使用Docker安装LobeChat即可，关于如何在LobeChat中配置Ollama，官方文档提供了详细的说明。

RAG应用的构建与落地

如果只是需要一个离线的聊天平台，前面这些内容已经足够。但既然选择本地部署，就不该止步于此——结合本地大模型、Ollama以及个人或企业的内部资料（知识库），可以定制开发专属且私密的RAG应用。

RAG框架种类丰富，例如RAGFlow、AnythingLLM、Verba、Flowise、Langflow、Quivr等，这里以AnythingLLM为例。它同样支持MacOS、Windows、Linux。安装完成后打开软件，在大模型服务商中选中Ollama，输入Ollama服务端地址（通过ollama serve启动）http://127.0.0.1:11434，就能看到之前安装的Qwen2 7b模型了。

设置完成后进入下一步，构建RAG的三要素——大模型、嵌入模型、向量数据库——AnythingLLM都已经帮你自动配置好了。

在工作区可以添加txt文本、代码文件、CSV、表格、音频文件、外部网页等，还支持搜索和连接数据库。使用AnythingLLM管理本地知识库，确实非常方便。

这种本地部署方式尤其适合需要离线运行、对知识库安全要求较高的企业内部场景。如果是中小企业，也可以考虑阿里云的百炼——部署更简单，硬件成本更低，而且目前token费用已经非常低廉。

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