本地LLM部署完全指南：Ollama + Open WebUI + Continue

本地LLM部署完全指南：Ollama + Open WebUI + Continue

云端LLM API虽然方便，但对于处理敏感文档、需要高频调用、或对延迟有极端要求的场景，本地部署是更好的选择。2026年的本地LLM生态已经成熟到可以在30分钟内搭起一套生产可用的私有AI环境。

硬件选型参考

• 7B模型（Qwen 2.5 / Mistral）：16GB RAM + RTX 3060 12GB，成本约¥4,000，适合个人助手和代码补全。
• 32B模型（Qwen 2.5-32B / DeepSeek-Coder-V2）：32GB RAM + RTX 4090 24GB，成本约¥15,000，适合复杂文档分析和多轮对话。
• 70B+ 模型：64GB RAM + 双GPU，建议直接上云端推理而非本地。

Ollama：一键启动

ollama run qwen2.5:32b 一条命令就能在本地运行32B模型。Ollama自动管理模型下载、量化（Q4_K_M默认）、GPU加速和API暴露。它的Modelfile机制允许你自定义System Prompt和温度参数，打包成可复用的私有模型版本。

Open WebUI：类ChatGPT体验

Open WebUI提供了与ChatGPT几乎一致的界面，支持多模型切换、对话历史、RAG文档上传和Markdown渲染。配合Ollama的API，它就是你的私有ChatGPT。

Continue：IDE内AI编程

Continue插件对接Ollama后端，在VS Code/JetBrains中实现Tab补全、代码解释和内联编辑。与GitHub Copilot相比，优势是代码永远不会离开你的机器。