本地AI开发工具与设置 | AI生成和翻译
问题：在本地计算机上进行AI开发（不仅限于编程，还包括训练小型模型、使用轻量级模型进行实验、数据库、小型数据集以及快速原型化具有用户交互的产品）的最佳工具和设置是什么？
回答：
要在本地计算机上开发AI应用程序——涵盖编程辅助、小型模型实验、在小型数据集上进行微调或训练、轻量级数据库以及交互式产品的快速原型设计——以下是截至2025年末使用免费、开源工具的全面设置。
运行小型本地AI模型（推理和实验）
使用Microsoft Phi-3/Phi-4、Google Gemma 2/3、Meta Llama 3.2或Qwen 2.5等小型模型（3B–8B参数），以便在消费级硬件（CPU或适度GPU）上快速测试。
- 推荐工具：
- Ollama：最适合初学者。基于命令行，只需
ollama run phi3即可下载和运行模型。提供与OpenAI兼容的API进行集成。非常适合快速试用和脚本编写。 - LM Studio：最佳图形界面。轻松浏览/下载模型，聊天UI，性能监控。非常适合非技术性实验。
- 替代方案：Jan.ai（精美的离线应用程序）、GPT4All（简单的桌面应用程序）或text-generation-webui（高级功能/扩展）。
- Ollama：最适合初学者。基于命令行，只需
这些工具可以离线运行，支持量化以减少RAM/VRAM使用，并实现快速迭代。
训练或微调小型模型
针对小型数据集和模型：
- 使用Hugging Face库（transformers，peft用于LoRA/QLoRA高效微调）。
- 使用Axolotl或Unsloth等工具简化微调脚本。
- 在本地CPU/GPU上运行；从3B–7B模型开始，以避免高资源需求。
用于原型设计的轻量级数据库
- SQLite：默认选择。零配置、基于文件，非常适合事务性数据（用户记录、设置）。直接嵌入Python应用程序中。
- DuckDB：非常适合对小型/中型数据集（CSV/Parquet）进行分析查询。比SQLite更快地进行聚合/连接；非常适合RAG原型或数据探索。
两者都是嵌入式（无服务器）、轻量级，并与Python无缝集成（通过sqlite3或duckdb包）。
交互式AI产品的快速原型设计
使用Python快速构建具有用户交互（聊天机器人、演示、工具）的Web应用程序。
- Gradio：最快用于ML/AI演示。可在几分钟内创建带有输入/输出（文本、图像、音频）的界面。可共享链接，Hugging Face集成。
- Streamlit：非常适合以数据为中心的应用程序/仪表板。输入更改时自动重新运行，轻松管理图表/状态。
- Taipy：适用于更复杂的（管道、多页面）前端/后端应用程序。能更好地处理类似生产环境的原型中的动态响应。
示例工作流：通过Ollama API运行模型 → 在Gradio/Streamlit中构建UI → 将数据存储在SQLite/DuckDB中。
这个本地堆栈支持全周期开发：模型实验、数据处理和快速原型化面向用户的产品——所有这些都离线、私密且免费。
参考文献：
- https://www.clarifai.com/blog/how-to-run-ai-models-locally-2025-tools-setup-tips
- https://www.unite.ai/best-llm-tools-to-run-models-locally/
- https://pinggy.io/blog/top_5_local_llm_tools_and_models_2025/
- https://www.kdnuggets.com/top-5-small-ai-coding-models-that-you-can-run-locally
- https://betterstack.com/community/guides/scaling-python/duckdb-vs-sqlite/
- https://www.gradio.app/
- https://clickup.com/blog/streamlit-alternatives/