LLaMA模子本地部署全攻略：从零搭建私有化AI助手

引言（2025年大模子本地化趋势）

随着Meta LLaMA系列模子的持续迭代（最新版本LLaMA3.2支持128K上下文窗口），本地化部署已成为企业数据安全和AI应用创新的关键路径。相比依赖云端API的闭源模子，本地部署方案具有数据隐私可控、响应延迟低、定制化程度高等优势。本文将以LLaMA3-8B模子为例，深入分析六大核心部署方案，并提供完备的性能优化指南。
<hr> 一、情况准备与硬件选型

1.1 最低配置要求

    组件   最低要求   推荐配置         CPU   Intel i5 9th Gen   AMD Ryzen 7 5800X       内存   8GB DDR4   32GB DDR5       存储   30GB SSD   1TB NVMe SSD       GPU   非必需   NVIDIA RTX 3060(8GB)       操作体系   Windows 10 / Ubuntu22   Ubuntu22.04 LTS     注：无GPU情况下8B模子推理速率约3-5 tokens/s，启用CUDA加快后可达20+ tokens/s
  1.2 必备软件栈


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