本地化部署 GPT 大模型：解锁个人 AI 潜能与开源项目推荐

1. 更强大的基础模型：在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。
2. 更完整的功能支持：采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外，同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
3. 更全面的开源序列：在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

3.2 低成本部署方案

模型量化

默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型（如 INT4 或 INT8），这将大幅降低显存占用。

CPU 部署

如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。适合用于测试或轻量级任务。

Mac 部署

对于搭载了 Apple Silicon (M1/M2/M3) 或者 AMD GPU 的 Mac，可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM3-6B，充分利用统一内存架构的优势。

多卡部署

如果你有多张 GPU，但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型，那么可以将模型切分在多张 GPU 上，利用分布式推理提升性能。

3.3 界面展示

一个集成以下三种功能的综合 Demo：

1. Chat: 对话模式，在此模式下可以与模型进行对话。

2. Tool: 工具模式，模型除了对话外，还可以通过工具进行其他操作。

3. Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。

3.4 迭代版本

3.5 项目地址

• GitHub: https://github.com/THUDM/ChatGLM3

4. Langchain-Chatchat

4.1 介绍

Langchain-Chatchat（以前叫 Langchain-ChatGLM）是基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型知识库项目。

4.2 解决痛点

该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案，重点解决数据安全保护、私域化部署的企业痛点。

本开源方案采用 Apache License，可以免费商用，无需付费。支持市面上主流的本地大语言模型和 Embedding 模型，支持开源的本地向量数据库。

4.3 界面展示

• 对话界面：支持自然语言问答。

• 知识库管理界面：支持文档上传、解析和管理。

4.4 技术架构

1. 数据层：支持多种数据源导入，包括 PDF、Word、Markdown 等。
2. 处理层：使用 LangChain 框架进行文档切片、向量化处理。
3. 模型层：支持接入本地部署的 LLM 和 Embedding 模型。
4. 应用层：提供 Web UI 和 API 接口，方便集成到现有系统中。

4.5 项目地址

• GitHub: https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

5. 总结与建议

本地化部署大模型为个人开发者和企业提供了更高的数据控制权和成本效益。选择合适的项目取决于具体需求：

• 快速体验与通用对话：推荐使用 RWKV-Runner，部署简单，兼容性好。
• 多模态与复杂任务：推荐使用 ChatGLM3，功能丰富，支持工具调用。
• 企业知识库与 RAG：推荐使用 Langchain-Chatchat，专注于文档问答与知识检索。

在部署前，请确保硬件环境满足要求（特别是显存），并根据实际需求选择合适的模型量化级别。通过合理配置，你可以在本地构建安全、高效、可控的 AI 应用系统。