您不需要 40,000 美元的设备即可在本地运行 AI

大多数跑步指南本地大语言模型假设您有空闲的数据中心预算。他们推荐四个专业 GPU、定制 PCIe 交换机和比二手车还要贵的服务器机箱。这不是大多数人的现实。

诚实的事实是，有用的、私人的人工智能推理是可以以大多数开发人员实际负担得起的价格获得的。问题不在于你是否能运行本地法学硕士。问题是你愿意牺牲什么来换取便宜。

本文将介绍五种实用的硬件设置，从 500 美元的入门版一直到 5,000 美元的正式工作站。每个层级都涵盖了哪些模型运行良好、哪些模型出现故障以及这些模型是否值得进行权衡。没有废话，没有虚假的基准，只有诚实的指导。

为什么要在本地开设法学硕士？

在花一美元之前，先弄清楚为什么本地推理很重要。云 API 速度快、每个令牌价格便宜，并且需要零硬件。那么，走向本地化的真正理由是什么？

隐私是最令人信服的原因。当您向云 API 发送提示时，该数据就会离开您的计算机。对于法律文件、医疗记录或专有代码来说，这是一个真正的问题。本地模型将所有内容保留在您的硬件上。

延迟是另一个因素。具有 48GB VRAM 的本地模型可以实时响应，无需网络往返。对于语音助手、编码工具或任何交互式工具来说，响应能力很重要。开发人员建立在Hugging Face 的模型生态系统正是由于这个原因，人们越来越喜欢局部推理。

规模成本是第三个原因。如果您每天运行数千次推理调用，那么一次性硬件购买最终会优于按代币 API 定价。盈亏平衡点取决于您的使用情况，但它到达的速度比大多数人预期的要快。

第 1 级：500 美元的 CPU 构建

根本没有GPU。只是一个带有快速 RAM 的现代 CPU。这听起来很可笑，直到你意识到量化模型（压缩版本以牺牲一点精度换取更小的尺寸）在具有足够内存带宽的 CPU 硬件上运行得非常好。

你需要什么

最近的 AMD Ryzen 9 或 Intel Core Ultra CPU
64GB DDR5 RAM（这里越快越好）
用于模型存储的快速 NVMe SSD
骆驼.cpp作为你的推理引擎

通过此设置，您可以毫不费力地以 4 位量化运行 7B 或 8B 参数模型。想想 Llama 3.1 8B 或 Mistral 7B。令牌生成速度会很慢，每秒大约 5 到 15 个令牌，具体取决于您的 CPU。这对于批处理任务来说很好，但对于实时对话来说却令人沮丧。

经济实惠的本地法学硕士硬件设置

第 1 级：500 美元构建无 GPU，量化模型

第 2 级：1,500 美元构建中档GPU，性能不错

第 3 级：2,500 美元构建高端 GPU，可处理更大的模型

第 4 级：4,000 美元构建多个 GPU，工作负载严重

第 5 级：5,000 美元建造顶级性能，70B 型号

这里的关键是 RAM 带宽，而不是 CPU 时钟速度。与较慢的套件相比，以 6000MHz+ 运行的 DDR5 具有显着的差异。如果您要购买二手硬件，请优先考虑支持快速内存的平台。

这一层对于文档摘要、代码审查和离线研究确实有用。对于任何需要实时交互的事情来说，它没有什么用处。相应地设定您的期望，它不会让您失望。

第 2 层：1,200 美元的单 GPU 入门级

一款中端消费级 GPU 可以改变一切。单个 RTX 4070 (12GB VRAM) 或 RTX 4070 Ti (16GB VRAM) 让您牢牢地处于本地 AI 推理真正快速的领域。

Five different desktop PC setups arranged by budget tier for running local AI models

借助 16GB VRAM，您可以运行13B至14B参数模型4 位量化。令牌速度跃升至每秒 30 至 60 个令牌。这对于实时聊天、代码完成和语音到文本管道来说已经足够快了。

适用于这一层的工具

文本生成 WebUI仍然是管理这一层模型最简单的方法之一。它处理量化格式，支持多个后端，并具有可用的浏览器界面。初始设置后，您无需触摸命令行。

奥拉马是另一个受欢迎的选择。它将模型管理包装到一个干净的 CLI 中，并运行一个模仿 OpenAI 格式的本地 API 服务器。任何为 OpenAI API 构建的工具都可以指向您的本地 Ollama 实例。

# 安装 Ollama 并拉取模型
卷曲-fsSL https://ollama.com/install.sh |嘘
llama 拉 llama3.1:8b
llama 运行 llama3.1:8b

如果您想要此级别的预制机器而不是 DIY 构建，配备 RTX 4070 的高端游戏 PC Iceflow RGB值得考虑。它出厂时即可运行，配有固态冷却和 2TB NVMe 驱动器，您将需要它来存储多个模型重量。

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第 3 层：2,000 美元的双 GPU 设置

对于本地 LLM 工作，两个较旧的高 VRAM GPU 击败了一个较新的中档卡。这是当地人工智能社区最不明显的教训之一。一对二手 RTX 3090 可为您提供 48GB 总 VRAM，二手市场上的总价约为 800 至 1,000 美元。

48GB VRAM 可用27B和34B参数模型在适当的量化水平。您还可以在大量量化下运行一些 70B 模型，但在非常低的位数下质量会明显下降。最佳点是 34B 模型上的 4 位或 5 位量化。

警告：NVLink 与 PCIe 带宽

消费类 GPU 不支持 NVLink（NVIDIA 的快速 GPU 互连）。这意味着两个卡之间的张量并行发生在 PCIe 总线上。对于大多数推理工作负载来说，这很好。对于具有大量注意力层的大型模型，它可能会造成瓶颈。

实际的解决办法是使用法学硕士启用张量并行并让它智能地处理分割。 vLLM 的内存管理明显优于简单的实现，并且无需太多手动配置即可处理多 GPU 推理。

# 使用 vLLM 在两个 GPU 上运行模型
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --模型 Mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 \
  --张量平行大小 2 \
  --端口8000

在这一层，您还可以开始构建有趣的管道。将您本地的法学硕士与本地语音转文本模型（例如 Whisper）配对，您就拥有了完全离线的语音助手。如果您想探索 Whisper 和类似模型，拥抱脸部文档清晰地涵盖了设置过程。对于管道中的音频提取任务，免费视频到 MP3 转换器可以帮助您准备用于转录的音频文件。

第 4 层：3,500 美元的专业消费者工作站

在这个价格点上，计算重点从“我能逃脱什么”转变为“我真正想要运行什么”。单个 RTX 4090 (24GB VRAM) 或二手 RTX 6000 Ada (48GB VRAM) 可为您提供强大的单卡推理能力。

RTX 4090 是消费者之王。 24GB GDDR6X 和海量内存带宽意味着它可以快速运行 30B 模型。量化 34B 模型上的令牌速度可以达到每秒 40 到 50 个令牌。这比大多数人的阅读速度要快。

如果您的预算足以购买二手专业卡，那么 RTX 6000 Ada (48GB) 非常有吸引力。专业卡支持ECC内存，对于长时间运行的推理服务器具有更好的驱动稳定性。它们对于偶尔使用不是必需的，但它们在始终开启的设置中表现出色。

构建全栈

在这一层，投资软件堆栈而不仅仅是硬件是有意义的。考虑将推理服务器与适当的前端配对。打开网页界面为您提供 ChatGPT 风格的界面，可连接到任何兼容 OpenAI 的本地服务器。支持多机型切换、对话历史、图片上传。

对于围绕本地模型构建内容或文档工作流程的开发人员来说，值得确保您的网站针对 AI 发现进行了优化。一个用于 AI 发现的 LLMS.txt 生成器帮助人工智能爬虫了解您的网站结构。随着法学硕士支持的搜索成为常态，这一点变得更加重要。

这配备 Ryzen 7600X 和 RTX 4070 Ti 的超级游戏 PC Lumix如果您想跳过组件搜索，这是一个可靠的预构建选项。它配备 32GB RAM 和 2TB NVMe，无需立即升级即可满足大多数模型存储需求。

第 5 级：5,000 美元的严肃构建

两个 RTX 4090 或一个具有 80GB+ VRAM 的高端专业卡。在这一层，70B参数型号在全精度或接近全精度下变得实用。这就是本地人工智能开始在质量上与云 API 真正竞争的地方。

两个 RTX 4090 可为您提供 48GB 组合 VRAM。它以 4 位量化运行 Llama 3.1 70B，并有剩余空间。单个二手 H100 PCIe (80GB) 可以以更高的精度和更高的速度运行相同的型号，但二手 H100 很少且昂贵。

在本地运行法学硕士的原因

100% 数据保留在硬件上

隐私保护

即时响应，无网络延迟

实时延迟

盈亏平衡点的到来比预期更快

成本效益

这一层实际运行的是什么

Llama 3.1 70B 4 位量化：是的，舒适
Qwen 72B指令型号：是
Mixtral 8x22B（专家混合）：是的，具有仔细的内存管理
全精度 70B 型号：不，您仍然需要更多 VRAM

让这一层的许多人感到惊讶的是，系统内存很重要。不完全适合 VRAM 的模型会溢出到系统 RAM。具有 128GB DDR5 的快速 CPU 充当有意义的溢出缓冲区。在这一层节省系统 RAM 是一个常见的错误。

对于探索模型行为的研究团队来说，DeepMind 发表的研究关于缩放定律值得与您自己的本地实验一起阅读。了解为什么更大的模型表现不同可以帮助您从硬件中获得更多收益。

在这一层构建生产工具的开发人员通常需要记录和共享他们的工作流程。良好的视觉资产会有所帮助。一个豪华缩略图生成器可以让您的 YouTube 技术演练和文档看起来很精美，而无需图形设计预算。压缩您发布的任何屏幕截图或图像免费图像压缩器保持您的文档站点快速运行。

在你开始之前没有人告诉你的 3 件事

第一的：量化格式比模型大小更重要。在实际任务中，量化良好的 13B 模型通常优于量化不佳的 34B 模型。 llama.cpp 使用的 GGUF 格式和 vLLM 使用的 GPTQ 格式都有不同的质量配置文件。在提交模型之前对两者进行测试。

A consumer desktop PC with an RTX 4070 GPU installed, showing local AI model running in a terminal window

第二：磁盘速度影响加载时间，而不是推理速度。存储在慢速旋转硬盘上的模型需要三分钟才能加载。 NVMe 上的同一模型加载时间不到 30 秒。一旦模型进入 VRAM，磁盘速度就不再重要了。购买快速存储是为了提高生活质量，而不是为了性能。

第三：冷却比您想象的更重要。消费类 GPU 在满负载下运行数小时会产生严重的热量。在通风不良的情况下，热节流将使您的令牌速度降低 20% 到 30%。机箱气流和环境室温是真实的变量，而不是事后的想法。

对于任何在本地推理设置之外构建人工智能驱动的内容或开发工具的人来说，可访问性值得尽早考虑。这A11Y项目有实用的清单，使每个人都可以使用 Web 界面。无论您是构建公共工具还是内部仪表板，这都很重要。

选择您的层级：快速决策框架

购买任何东西之前先问自己三个问题。

您实际需要什么型号尺寸？大多数重要的任务不需要 70B 参数。一个好的 14B 模型可以处理 80% 的现实用例。
这是用于批处理还是实时交互？批处理任务可以容忍较慢的 CPU。实时交互至少需要中档 GPU。
隐私与成本有多重要？如果隐私至关重要，那么任何层都胜过云 API。如果它是可选的，请重新考虑本地推理是否值得花费硬件成本。

这TensorFlow 文档对于想要超越推理并微调自己的模型的开发人员来说，更广泛的机器学习生态系统资源非常有用。在 3,500 美元及以上级别的本地硬件上进行微调是可能的，尽管它比纯粹的推理需要更多的 RAM 和耐心。

如果您正在围绕人工智能项目构建视频内容，免费视频压缩器分享屏幕录像或教程视频时将为您节省大量上传时间。本地人工智能工作流程产生了大量值得分享的演示片段。

当您知道自己需要什么时，从小规模开始

人们犯的最大错误是在了解其实际用例之前购买了太多硬件。从第 1 层或第 2 层开始。运行一些模型。弄清楚什么是慢的，什么是足够快的。然后升级具体的瓶颈。

本地法学硕士推理正在快速成熟。目前提供的 7B 和 14B 参数型号确实令人印象深刻。 Ollama 和 vLLM 等工具使设置比一年前简单得多。到 2026 年，你不需要花费 40,000 美元在本地运行有用的人工智能。

选择您的等级，检查粉碎杂志开发人员社区获取工作流程想法并开始使用。最好的本地人工智能设置是您实际拥有并运行的设置，而不是您仍在为之存钱的理论上的完美装备。