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5. LocalAI
开发者的 API 集成首选方案
- 支持多种模型架构（GGUF、ONNX、PyTorch）
- 开箱即用的 OpenAI API 替代方案
- 支持 Docker，易于部署
通过 Docker 运行 LocalAI：
# CPU-only:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu
# Nvidia GPU support:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 --gpus all localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12
# Full CPU+GPU image:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest在浏览器输入以下地址访问：
http://localhost:8080/browse/
- 最适合： 需要灵活、API兼容的本地LLM部署的开发者。
- 附赠工具：Jan
完全离线的ChatGPT的替代品
- 由Cortex AI引擎驱动
- 本地运行流行的LLM，如Llama、Gemma、Mistral、Qwen
- 兼容OpenAI的API和可扩展的插件系统
- 从jan.ai下载安装程序
- 启动并从内置库下载模型
- 使用聊天界面或启用API服务器进行集成
2025年推荐的本地LLM模型
模型 | 内存要求 | 优势 | 兼容工具 |
Llama 3 8B | 16GB | 通用知识、推理 | Ollama, LM Studio, LocalAI, Jan |
Llama 3 70B | 高 | 商业级性能 | 所有工具 |
Phi-3 Mini | 4K tokens, 8GB | 编码、逻辑、简洁回复 | 所有工具 |
DeepSeek Coder (7B) | 16GB | 编程与调试 | Ollama, LM Studio, text-gen-webui, Jan |
Qwen2 7B / 72B | 不明 | 多语言、总结 | Ollama, LM Studio, LocalAI, Jan |
Mistral NeMo (8B) | 16GB | 商业、文档分析 | Ollama, LM Studio, text-gen-webui, Jan |
本专题完结
总结
2025年，本地大语言模型工具已高度成熟，为云AI服务提供了强有力的替代方案。无论是简单的命令行操作、图形界面、网页界面，还是完整的开发者API——都能找到适配的本地解决方案。本地运行大语言模型可确保隐私保护、零成本、离线运行能力以及更快的响应速度。
我是一名有十年以上经验的Java老码农，曾经沉迷于代码的世界，也曾在传统业务系统中摸爬滚打。但时代在变，AI 正在重塑技术格局。我不想被浪潮甩在身后，所以选择重新出发，走上 AI 学习与转型的旅程。
这个公众号，记录的不是鸡汤，也不是“割韭菜”的教程，而是我一个程序员真实的思考、学习、实战经验，以及从困惑到突破的全过程。
如果你也是在技术瓶颈中思考转型、想了解 AI 如何与传统开发结合、又或仅仅想看一个普通工程师的进化之路，欢迎关注，一起探索，一起成长。
关注我 和我一起，紧跟着AI的步伐，不被时代抛弃。