开源大神打造，无需GPU本地轻松运行多模态AI模型，牛皮！

永恒君
发布日期:   2025-11-26

大家好，我是热爱开源的了不起！

如今用 ChatGPT 这类云 AI 服务，敏感数据上传总让人提心吊胆，而且长期调用费用不低，没网的时候更是直接 “罢工”。要是想在本地跑大模型，又总觉得得花大价钱买高端 GPU，门槛实在太高。

今天给大家介绍一款“自由、隐私、自托管”的神器 - LocalAI，它能让你在自己电脑上运行 AI 模型，彻底摆脱对云端 API 的依赖。

项目简介

LocalAI是一个开源 (MIT 协议) 的 REST API 服务，它兼容 OpenAI API 的接口规范，但推理完全在本地、本地局域网完成。它支持多种模型后端 (llama.cpp、transformers、diffusers、whisper 等)，涵盖文字、图像、音频、语音、视觉等多模态能力。简而言之，有了 LocalAI，你的普通电脑就可能成为一台私有 AI 服务器 —— 而且不用高价 GPU、全靠 CPU 就能跑。

项目在 Github 上有 5.9k+ star，受到了不少开源社区和开发者的关注。

项目功能

  • 本地化 + 隐私优先：数据和模型完全在本地运行，不依赖外部云服务或网络。
  • OpenAI 兼容 API：对 /v1/completions、/v1/chat/completions、/v1/images/generations、/v1/audio/transcriptions 等接口兼容，现有调用 OpenAI API 的代码几乎不需要改动就可迁移到 LocalAI。
  • 多模型、多后端支持：llama、Vicuna、Alpaca、GPT4ALL、rwkv、stable-diffusion、whisper、diffusers、stable-diffusion 等多种模型类型都兼容。
  • 不依赖 GPU、性能亲民：即便是普通消费级 CPU，也能进行推理、生成，不需要昂贵 GPU（当然若有 GPU，也有加速选项）
  • 支持多模态能力：不仅能做对话、文本生成，还能做图生图、文生图、音频转文字、文字转语音、语音合成、图像编辑、生成等。
  • 易部署 + 高可扩展性：支持 Docker 部署，非常适合开发者、个人、小团队快速搭建，还可以作为企业或私有云、内网 AI 推理服务基础。

安装方式

上手 LocalAI 非常简单，这里推荐两种最快捷的方式：

1. 使用 Docker（最快最省心）

如果你已经安装了 Docker，只需要一行命令就能启动一个包含常用模型的 CPU 版本：

1
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-aio-cpu

这条命令会拉取一个 All-In-One 镜像，里面预置了示例模型，启动后服务就运行在本地的 8080 端口。

2. 使用安装脚本

对于不使用 Docker 的用户，官方提供了一键安装脚本：

1
curl https://localai.io/install.sh | sh

安装完成后，你可以从丰富的模型库中轻松加载一个模型来试试，例如：

1
local-ai run llama-3.2-1b-instruct:q4_k_m

启动成功后，你就可以像调用 OpenAI 一样使用它了。比如，用 curl 测试一下聊天接口：

1
2
3
4
5
6
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "phi-2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}]
  }'

项目体验展示

LocalAI 项目还贴心地提供了一个集成的 WebUI，让你通过浏览器就能轻松管理和体验模型功能。

  • 模型管理界面：在 http://localhost:8080 访问主页，你可以清晰地看到当前已安装的模型，并能从庞大的模型库中浏览和选择新的模型加载，操作直观。

  • 聊天对话功能：内置的聊天界面让你可以直接与模型对话，测试其理解能力和回答质量，就像使用一个本地版的 ChatGPT。

  • 图像生成体验：通过调用兼容的 Stable Diffusion 等模型，你可以直接在本地上用提示词（Prompt）生成图片，无需依赖任何在线服务。

这种开箱即用的体验，极大地降低了本地AI模型的使用门槛，无论是开发者还是爱好者都能快速感受到它的强大。

LocalAI是一款非常了不起的开源项目，把 “本地运行 AI 大模型” 这件事变得简单又低成本，既解决了云 AI 服务的数据隐私和成本问题，又降低了硬件门槛，让普通用户和中小企业都能轻松享受 AI 带来的便利。

1
https://github.com/mudler/LocalAI
永恒君
  目录