LLaMA模型本地部署全攻略：从零搭建私有化AI助手
引言（2025年大模型本地化趋势）
随着Meta LLaMA系列模型的持续迭代（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的闭源模型，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模型为例，深入解析六大核心部署方案，并提供完整的性能优化指南。
一、环境准备与硬件选型
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) |
| 操作系统 | Windows 10 / Ubuntu22 | Ubuntu22.04 LTS |
注：无GPU环境下8B模型推理速度约3-5 tokens/s，启用CUDA加速后可达20+ tokens/s