分享：2026 本地部署 AI 大模型指南（Ollama 方案）

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数据不想上传云端、想私有化跑大模型的朋友，本地部署是绕不开的话题。搜了一圈外网比较主流的方案，整理如下。

最推荐：Ollama（10 分钟极速部署）

- 一条命令装好，跨平台（Windows / macOS / Linux）
- 拉模型、跑推理极简单，适合个人和中小团队
- 配合 Open WebUI 或 LobeChat 当图形界面，就是一套完整的私有 AI 方案

备选方案

1. llama.cpp - 轻量化，纯 CPU 或低配 GPU 就能跑
2. vLLM - 高性能部署，适合有一定并发和服务化需求
3. 私有化 RAG - 结合向量库做企业知识库问答

注意点

- 先确认显卡显存和内存够不够，小模型优先
- 模型版本和工具版本更新很快，以官方文档为准
- 敏感数据确实在意安全，本地部署比云端更可控

参考：B 站《Ollama保姆级教程》、知乎《2026年本地部署AI大模型完全指南》。

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感谢分享，已经在自己的环境上试了，一次通过。