开源AI工具部署教程

以下是开源AI工具部署的分类教程指南，综合多个权威教程整理而成：

一、云端部署方案（适合资源受限用户）

FaceFusion换脸工具

平台选择：仙宫云算力平台（赠送代金券，支持RTX4090实例）

核心步骤： ① 部署Ubuntu容器并启用学术加速1 ② 拉取代码 git clone https://github.com/facefusion/facefusion ③ 创建conda虚拟环境（推荐Python3.10.6） ④ 安装依赖 apt-get install ffmpeg ⑤ 运行服务 python run.py

LobeChat多模型聊天平台

Docker部署三步法： ① 拉取镜像 docker pull lobeai/lobechat ② 创建容器 docker run -p 3210:3210 -e OPENAI_API_KEY=xxx –name lobe-chat ③ 绑定域名配置反代

二、本地部署工具（适合硬件充足用户）

Ollama/LMStudio通用部署

特点：支持DeepSeek、Qwen等300+模型，GPU加速

安装要点：

ollama命令行部署 ollama run llama3.1:8b

LMStudio图形界面部署（支持模型加载/对话测试）

HeyGem.ai 数字人系统

硬件要求：NVIDIA RTX4070+32GB内存

部署流程： ① 安装Node.js18 + Docker + WSL ② 服务端启动 docker-compose up -d ③ 客户端定制数字人模板

三、专业领域部署方案

Stable Diffusion绘画工具

部署方式：

Colab远程部署（无需本地配置）

本地部署需安装Python+Git，执行自动下载脚本

DeepSeek大模型

本地部署方案：

LMStudio部署（需创建D:/Deepseek/models/models目录）

指定模型路径 D:DeepseekmodelsmodelsDeepSeek-R1.gguf

四、通用部署建议

环境准备

必装工具：Docker、conda、CUDA驱动

推荐配置：RTX4090显卡 + 32GB内存（最低要求12GB显存）

模型优化技巧

量化压缩：使用PaddleX将模型从FP32转INT

显存优化：Colossal-AI的Gemini技术动态管理内存

安全加固

数据加密：AES-256保护训练数据

访问控制：设置API密钥/IP白名单

提示：完整部署教程可访问引用来源，推荐优先尝试Docker容器化部署方案（如LobeChat/AingDesk），新手建议从Ollama/LMStudio等图形化工具入门。