2026本地部署调教逆天猫娘！显存分配让轻薄本也跑得动大模型！

现在在线打开即用的AI基本遍地开花，但是各种审核筛查可以搞到你怀疑人生。比如说这个经典的生成windows密钥漏洞，在线版呢就会各种忽悠你，而本地AI就会无偿的奉献给你，虽然不知道能不能用就是了，甚至我想要网站，它也会无私奉献开玩笑，甚至可以把本地AI直接进行调教，变成一个为所欲为，没有任何限制的专属本地猫粮模型，你就说想不想法？

图形化部署指南

那么本地AI呢无非就是在本地运行开源模型，目前有命令行以及图形化界面的部署。那么我这里呢肯定是推荐图形化界面，优点呢就是简易安装，一键就能免费下载，然后在本地就可以开始驯化。命令行部署呢就会略微复杂，而且交互起来比较难受，所以图形化势在必得。目前咱们可以依靠LM flood AI等直接图形化界面，以及Anna的命令行，通过A级插件实现图形化。

首先来看flow的AI咱们这里呢可以在官方下载安装包，打开正常安装就完事儿。找到模型市场本地模型，基本市面上所有的热门模型这里都能安排，比如千问系列、Anna系列等大模型，找到你感兴趣的直接安装。安装以后呢就能在绘画里面选择本地模型进行调用。可以说是简单他妈越简单开门简单到家了。Nice甚至还能创建知识库，打造一个终极本地AI。除开以上两种，还有开源开放的国产模型。比如腾讯刚刚推出的混元大模型。英特尔在首发当天呢就进行了适配，不但可以像传统模型那样部署在和显上，甚至可以部署在NPU上，双击运行混元大模型启动程序。那么这里呢可以跟着安装说明走，安装完以后呢，打开浏览器，使用本地ip端口就就能进入配置模型，随后呢正常调用模型即可。现在英特尔的OPEEEL不但支持虎源大模型在NPU上运行，还支持其他很多模型，比如说千问3DSRE等等大模型，可以说是非常的实用了已经。

再来看看欧拉玛的图形化，这里呢直接解压即可，双击启动ANMA服务，直接在命令行跑起来即可，也算是正常运行。你可以在浏览器上安装一个配置，A4T件件，以此来进行显化管理，这样交互起来的效率就更加稳定nice。像LM纯图形化打开即可用，就比较方便。咱们只需要去官网下载一个安装包，打开以后呢就可以直接使用了。这里就不详细演示了，基本小白有手就行。

显存优化技巧

那么这里就有小伙伴要问了，哎，那么你这个模型强度如何？其实你可以在模型市场里面看到，这里有细分为8B14B32B等等。越高级的模型对机身的要求就很高。那么我这里演示的是轻薄本小型bu 14，搭载的是英特尔酷睿ultra 5225H处理器。这一代酷睿ultra 200系列处理器能效比大幅度的降低了功耗，而且AI的性能有了很大的提升。这里可以看到哈，咱们跑的是deep thick 32B可以看到显存，这里没有占用CPU和内存占用率已经爆了。这是因为模型的参数太大，显存已经不够用了。

像之前英特尔的产品，显存是分配一半内存，而现在只需要更新到最新的驱动，也就是英特尔刚刚发布的这个最新驱动。找到英特尔显存管理，找到显卡配置，这里就可以开启第一项，直接将内存干到85%左右。大模型参数在正常情况下会报显存，导致跑在CPU上，所以回复的速度慢，效率极低。分配了大显存之后就可以用核显来跑，所以合理的应用电脑配置很重要。这也是为什么说英特尔为了推动AI一直在做这些优化。那么如此一来呢，你就可以得到一个没有任何限制，随时随地调用的稳定专属AI模型，你会心动吗？

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