在PC或Mac上安装Chatgpt：这是所有人的终极指南

如果您拥有自己的AI，100％本地，没有互联网和私人呢？本指南向您展示了如何在PC上运行LLM，即使不作为专业人士也是如此。

知道可以拥有自己的chatgpt，它可以直接在计算机上运行，而不会依赖在线服务？大型语言或LLM（大型语言模型）不再保留给云巨人。今天，使用正确的PC或Mac以及一些提示，您可以在家中安装它们。

为了什么？要保持数据私密，请避免使用昂贵的订阅或简单地在酱汁上破解AI。在本指南中，我们逐步向您解释一切。

什么是LLM？就像chatgpt吗？

和，或者大语言模型（法语中的大型语言模型），它是在文本山上训练和生成人类语言的AI。具体而言，这意味着他可以讨论，回答问题，写东西甚至代码，有点像一个伟大的虚拟助手。原则是给出了指令（一个迅速的），并使用其数十亿个参数（类型的学习连接）来实现连贯的响应。 Chatgpt是由Openai创建的LLM的著名例子，但还有许多其他人，例如Llama，Mistral或Deepseek，通常是免费的和开源的。

走得更远

那么，它完全像chatgpt吗？不完全。 Chatgpt是LLM的超环和优化版本，护栏（限制）保持安全，并在云中准备就绪。可以在本地安装的LLM通常更为原始：它们取决于您如何配置它们和齿轮（PC或Mac）。它们可以具有强大的功能，甚至可以自定义 - 您可以通过自己的文本进行训练 - 但是它们并不总是具有与Chatgpt相同的清漆或访问权限。您还可以拥有与chatgpt一样直观的界面，这取决于您的需求。

为什么要在家安装LLM？

让我们从最大的优势开始：机密性。当您使用在线AI时，您的对话通常会在遥远的服务器上进行。 Chatgpt，Grok或Gemini的几次故障已经发生，这些服务远非100％可用，尤其是100％安全。

2023年在OpenAI的故障表明，用户历史记录可能会错误地逃跑 - 如果您谈论敏感数据，那不是很放心。有了当地的LLM，一切都保留在家里。您的计算机上没有任何东西。这是对企业或隐私偏执的权重论点。

然后是自治。无需互联网运行您的房屋AI。无论您是在乡村还是在飞机上，都会做出回应。在速度方面，如果您的计算机设备齐全，则避免来回网络，这有时会减慢云服务的速度。如您所见，即使在优化的MacBook M1上，本地LLM也超过了经典的PC响应能力。此外，还没有供应商施加的服务器故障或配额，您可以自由作为空气。

和成本，所有这些？乍一看，您必须在设备上进行一些投资（我们进一步谈论），但是从长远来看，它通常比为生成的单词支付云API的利润更高。毫不奇怪的是，发票或意外率提高。一旦您的PC或GPU准备就绪，您的AI只需花费几瓦。

最后，顶部的顶部是：您可以自定义模型。更改其设置，通过您自己的文本进行训练，甚至将其连接到您的个人应用程序 - 通过本地LLM，您可以控制。

但是要当心，这不是魔术。您需要一台固定道路的机器，并且安装可以恐吓初学者。最巨大的模型，即数百亿个参数的模型仍然无法触及常规PC-在那里，我们正在谈论超级计算机。也就是说，对于当前用途（聊天，写作，代码），较轻的开源型号可以解决问题。

选择哪些型号？

在模型方面，有一个选择。以DeepSeek R1为例。该开源型号于2025年初发布，制作了一个盒子，其70亿（7B）和670亿（67B）版本的参数制作了盒子。它在推理和生成代码方面非常强大，其7B版本在正确的PC上将镍变成镍。另一个恒星：由Meta创建的Llama 2。由于其灵活性和免费许可，即使是专业使用，它在7B，13B和70B上可用。 7B非常适合启动，70B需要重型材料水平。

还有Mistral 7b，法语。凭借其73亿个参数，在某些测试中的击败是两倍，同时保持光线。如果您拥有带有8 GB视频内存（VRAM）的图形卡，则非常适合。

Mistral Small是Mistral AI的最后一家LLM，这是著名的法国初创公司。该模型于2025年初以其“小3.1”版本发布，旨在轻巧有效，具有240亿参数（24b）。这个想法是，它足够强大，可以与诸如GPT-4O Mini之类的模型竞争。具体而言，只要您有一点可用的RAM，它就可以在PC或Mac上工作，而无需破坏硬件。

Google还拥有其开源LLM，称为Gemma，这是一个优化的本地执行模型家族。 Gemma 2B和Gemma 7b设计用于在适度的机器上操作，包括Mac M1/M2/M3/M4以及带有RTX GPU的PC。

LLM开源LLM每个月都在延长。让我们提到，从而GPT4ALL通过统一接口将数十个现成的模型汇总在一起。 GPT4All支持1000多种流行的开源车型，包括DeepSeek R1，Llama，Mistral，Vicuna，US和其他许多人。

简而言之，如果您拥有适当的机器，则可以选择从CPU上执行的小型超轻型模型，以便在CPU上执行几乎等于Chatgpt。整个过程是选择满足您需求（语言，任务类型，性能）和设备的一种。

物质级别，不需要超级计算机，即使它们变得越来越个性化，等今年启动...甚至。

走得更远

具有最近处理器（Intel i7属或AMD Ryzen 7），至少16 GB的RAM和NVIDIA图形卡（最低8 GB的VRAM最低限度）的PC。如果您的RTX 3060 GPU或更好，那就是幸福 - 多亏了Cuda，它加速了一切。

请注意a不是强制性的，而是强烈建议从交互式性能中受益。对于LLM，视频内存（VRAM）是必不可少的：它必须至少包含部分模型参数。上下文窗口的大小（对话的内存）也取决于可用的VRAM ...这就是为什么8 GB的VRAM最小值是最小值的原因。实际上：4位Llama 7b型号消耗〜4 GB电车，13B〜8 GB，30B〜16 GB，一个70B〜32 GB，甚至NVIDIA与RTX工具的聊天甚至需要RTX 30/40，至少具有8 GB VRAM和16 GB的RAM系统。

走得更远

在，由于金属等优化，即使没有专用的GPU，也没有专用的GPU，带有16 GB RAM的M1/M2芯片也可以很好地工作。显然，我们越有一个最近有力的手臂芯片，而我们拥有统一的RAM……越好。

走得更远

使用您的Intel PC，一切都可能

新的联想瑜伽珠宝已经到了。这些革命性的2合1计算机结合了英特尔的力量和出色的多功能性，已经以不可抗拒的价格在Boulanger提供。

贮存？在SSD上计划10至40 GB用于模型文件。这样，您已经可以在不挣扎的情况下运行Mistral 7b或Llama 2 13B。强烈建议使用SSD更快地将模型加载到内存中……如果您打算尝试几种型号，则需要几十个免费。

在我们的机器上安装LLM

如上所述，这完全取决于您的需求，目标和技术水平。

等级	客观的	工具的示例
🟢初学者	简单界面，准备使用	LM Studio，GPT4All，与RTX聊天
🔵中介	命令行，更精确的控制	Ollama，Llama.cpp，局部
🔴高级	人才，微调	拥抱面孔变压器，文字生成-webui

我想你现在很兴奋，所以让我们去练习。

初学者：视觉接口

这里的想法是下载模型并像聊天机器人一样使用它，而无需浏览命令行。

LM Studio

如果您正在寻找无需命令行的Ready -to -use解决方案，并且看起来像Chatgpt的宜人界面，那么LM Studio可能是最佳选择。此应用程序允许您下载模型，将其扔掉并与它聊天几下。

在Windows，MacOS和Linux上，安装很快。只需访问官方网站，lmstudio.ai，的对应于您的系统并执行它。

LM Studio

在Mac上，只需在应用程序文件夹中滑动应用程序即可。在Windows上，启动可执行文件，并且是经典的安装步骤。 LM Studio开放后，该界面可为您提供语言模型。专门的部分向您展示了可用的模型，并提供了描述和建议。为了在绩效和响应质量之间保持良好的平衡，Mistral 7b是一个很好的起点。它的重量仅为几个GO，并且在最近的机器上转弯。

下载模型后，请前往“ CAT”选项卡。您可以输入任何问题，AI立即在本地回答，而无需浏览远程服务器。如果您想进一步推动，LM Studio允许您调整参数，例如响应长度，模型的创造力甚至对话内存的管理。

GPT4ALL

如果您想要替代方案，GPT4ALL提供了类似的方法。它的界面更为基本，但使用易于使用。同样，您可以下载诸如Llama 2或DeepSeek之类的开源型号，并与直观的CAT界面在本地使用它们。

安装同样容易：自从gpt4all.io，要安装它，然后选择一个开始聊天的模型。

GPT4ALL

与RTX聊天

如果有NVIDIA RTX图形卡，您也可以尝试与RTX聊天，NVIDIA直接提供的解决方案。

它经过特殊优化，以利用RTX GPU，并允许您运行具有令人印象深刻的流动性的Llama 2或Mistral 7b的模型。下载完成并且安装与视频游戏一样简单。该应用程序提供了一个精致的接口，您可以直接测试模型并查看GPU提供的性能。

NVIDIA与RTX聊天

中介：命令线和多伏

如果您想对模型的操作进行更多控制，则通过命令行运行它是一个绝佳的选择。

奥拉马

这使您可以更精细地管理模型，优化其性能，甚至从其他应用程序中调用它们。使用LLM在线命令的最访问的解决方案，没有太多复杂性，是。

奥拉马

在Mac和GNU/Linux上，由于Homebrew，安装特别简单。终端中只有一个订单就足够了：Winget安装Ollam你curl -fssl https://ollama.ai/install.sh | sh。

安装后，使用同样简单。要下载并运行模型，只需输入终端：奥拉马（Ollama）经营米斯特拉尔（Mistral）…该模型将自动下载并在几秒钟内启动。您现在可以直接在命令行上问他任何问题。

如果您想对模型进行更精美的控制，火焰.cpp是一种更具技术性但高效的替代方案。它可以在所有平台上使用，并根据可用设备优化模型的执行。安装需要一些其他步骤。

如果您想体验不同的量化水平，则Llama.cpp特别有用，也就是说，通过压缩某些计算以提高性能来减少模型的模型大小。它是在适度机器上获得更好性能的绝佳工具，同时保持良好的答案质量。

使用LLM Online命令还可以使您访问更灵活的集成。例如，您可以将Ollama或Llama.cpp连接到Python脚本，或在服务器模式下使用它们与本地API进行交互。与标准图形接口所提供的相比，这是拥有更强大和适应性的AI助手的好方法。

如果您想将LLM集成到网站中，则是如何将Ollama作为当地API展示：Ollama服务…这打开了与Openai兼容的APIhttp：// localhost：11434。现在，您可以在本地质疑您的LLM，而无需外部依赖。

局部

如果您正在寻找不限于文本生成的更通用的解决方案，局部是一个绝佳的选择。与专注于LLM的LM Studio或GPT4All这样的工具不同，Localai被设计为OpenAI API的开源替代品。它不仅允许执行语言模型，还可以管理高级功能，例如音频转录，图像生成或与矢量数据库集成。

安装非常简单，可在Windows，MacOS和Linux上使用。在Linux或Mac机器上，可以通过Docker安装它，以避免必须手动配置依赖项。一个命令足以启动Ready -to使用Localai服务器，一切都记录在案。

启动后，Localai提供了与OpenAI兼容的100％API，这意味着所有使用OpenAI请求的应用程序（如ChatGpt API）都可以将其重定向到您的本地服务器。然后您可以添加型号通过直接从拥抱脸或使用诸如Llama.cpp之类的后端进行文本模型下载，Whisper.cpp进行音频转录或稳定的图像生成扩散。

如果您对命令行感到满意，并且正在寻找远远超出简单聊天机器人的解决方案，那么Localai是一个应有的强大工具，值得测试。通过结合文本模型，语音识别，图像的生成和嵌入，它将您的计算机转换为真正的本地AI助手，能够处理不同类型的数据而无需在Internet上发送请求。

高级：个性化和微调

如果您想进一步走，可以个性化模型，甚至可以通过自己的数据进行训练。为此，参考工具是拥抱面部变压器。此开源库使您可以以超灵活的方式下载，执行，修改和培训模型。

安装相对简单。在Windows，MacOS和Linux上，只需使用PIP安装必要的库：PIP安装火炬变压器加速。

然后，事情变得艰难，您必须使用Python脚本来加载模型并生成文本……。这种方法的优点是您可以更改超副标者，完善答案并非常容易测试多个模型。

如果要使用自己的数据自定义模型，则可以使用Qlora，该技术使您可以在不需要巨大的计算能力的情况下转动LLM。例如，这使您可以在特定领域（财务，法律，健康）上专门使用模型。但是在我们之间，如果您到达那里，您就不需要我们。

Mac mini M4的示例

如果您从头开始，没问题。随着Mac Mini M4的到来，苹果进一步推动了其苹果硅芯片的性能。

凭借其低价，这台机器是执行本地语言模型，实时进行音频转录的理想平台，甚至可以产生具有令人印象深刻的性能的IA图像和视频。

资料来源：ChloéPertuis -Frandroid

具有16 GB RAM的MAC MINI M4可以毫无困难地运行7B到13B的型号。诸如Mistral 7b之类的模型（用于金属和Apple GPU）具有最低能源的即时响应。就个人而言，我使用DeepSeek R1蒸馏（QWEN 7B）。

您可以轻松地使用LM Studio或Ollama在不穿过云的情况下与当地的AI进行交互。如果您在书面，编程或数据分析中工作，MAC MINI将成为一个超强的个人助理，能够生成文本，汇总文档，甚至直接从开源模型中分析PDF。

在Mac Mini M4上，Ollama利用了这些优化，并允许您在7B型号上以10到15个令牌/秒的速度生成文本，因此它比免费的Chatgpt更好。

MAC MINI M4具有24或32 GB的RAM或更多，可以管理较重的型号，例如Llama 2 13B Precision，甚至是优化版本中的30B型号。这使您可以得到更详细和更精确的答案，同时留在100％的本地环境中。如果您从事研究或数据科学工作，则可以训练较小的型号，使用Qlora完善它们，并直接在Mac上运行，而无需浏览远程服务器。