重庆
对于个人玩家而言，虽然现在相当多的云端大模型都可以免费使用，而且接口涵盖了PC端和移动端，调用起来相当方便，但如果你比较在意隐私，想要在离线状态下使用AI大模型作为自己的私人助理，那么本地部署就成为了唯一的方法。今天就用未来人类X911游戏本作为基础，体验一下本地部署大模型的过程并分享我们的想法吧。
01
GPU算力与显存是本地部署的大前提
和Stable Diffusion一样，本地部署的大模型需要运行在显存上，所以对电脑的显存容量有较高要求，与此同时，算力的高低也决定了内容输出的效率，考虑到消费级GPU的算力和显存容量往往是正相关的，所以我们才选择了未来人类X911这种旗舰笔记本，它搭载的RTX 4090 GPU配备16GB GDDR6显存，与此同时还有英特尔Core i9 14900HX处理器和64GB DDR5内存，这个配置已经是目前笔记本的天花板，那么具体来说它可以在本地运行哪些大模型呢？
需要最先确认的就是模型的尺寸，以谷歌的Gemma2为例，它有9B和27B这两个版本，分别代表它们采用了90亿参数量和270亿参数量。
显然，在算法一致的情况下，较大的参数量往往意味着更好的性能，但较大的参数量也代表着模型的尺寸更大，Gemma2 9B参数版只有5.4GB，而27B参数版则有16GB，因为模型需要运行在显存上，所以我们在选择模型时就需要按照自己电脑的显存大小来匹配，而且需要留出一定的冗余，比如未来人类X911的RTX 4090就不能直接运行Gemma2 27B版本，但运行针对编程能力特别强化的8.9GB容量deepseek-coder-v2 16B就没有问题。
如果你的显卡性能没有这么强怎么办？别慌，事实上很多大模型厂商都考虑到了这个问题，比如通义千问就有0.5B/1.5B参数量的版本，微软的phi-3也有3.8B参数量的版本，最低甚至只需要350多MB的显存空间就能运行，对低算力GPU而言十分友好。
02
使用Ollama部署大模型
对于大多数新手而言，Ollama是最适合上手的部署框架，而且前段时间也推出了Windows预览版，使用门槛大幅降低。在官网下载并安装完成后就会自动弹出命令提示符，因为Ollama官方就有很多开源大模型的镜像文件，所以只需要输入对应的指令，它就会自动下载对应的大模型，完成后就能进入推理界面开始对话了，整个过程非常直观简单。
以通义千问qwen2 7B大模型为例，它的体积只有4.4GB，截至发稿日时该模型的更新时间显示为四周前，根据官方资料显示应该就是对应的2024年6月6日发布的未微调版本。我们只需要在Ollama的命令提示符下输入“ollama run qwen2”就会自动开始下载，而且国内IP也可以全速下载，这一点非常友好，下载完成后就可以直接在命令提示符界面进行对话了。
在断掉笔记本的互联网之后，我们对qwen2 7B大模型进行了测试，在未来人类X911上它的响应速度很快，几乎可以说是即问即答，输出时整机显存占用量在6.3GB左右，对于这台电脑来说是绰绰有余了，接下来我们又对其性能进行了测试，比如让它回答下面这道小学四年级的奥数题目：
有7个数，它们的平均数是18，去掉一个数后，剩下6个数的平均数是19，再去掉一个数后，剩下的5个数的平均数是20，求去掉的两个数的乘积。
qwen2 7B大模型可以很快速地给出解题思路并得到正确的答案：168。然后我们又让它帮忙做了一篇《三月桃花水》的散文阅读理解，可以得到还算符合标准答案的回答，所以在中文和数学能力上，离线AI的性能下限还是相当高的。后续如果大家感兴趣的话，我们还会在《端侧AI开发板》系列文章里继续为大家体验更小尺寸的模型，到时候再看看它们的性能表现究竟如何吧！
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单价：8元，年价：408元
编辑｜张毅
审核｜吴新
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