各位大佬，咨询下本地ai的搭建

zlp324

各位对计算机软件比较精通的大佬，咨询下，我想实现如下功能，怎么搭建？
现在ai公开的智能体，污染比较严重，因此我想自建一个本地的比较聪明的智能体，只喂给它我认为靠谱的知识，比如书籍，论文，我的经验等等，后面回答都要基于我给他的知识，不能乱编。而且能力随着我灌输的内容越来越多，也就越来越厉害，最好不用训练，自己获取知识后自行进行训练，如果在给他训练就比较麻烦了。不是数据库检索，是给出他的智能解析分析和直接按知识进行分析给出结论等等，也能给出所得结论的出处等等，是像人一样，真正的学会了，不是简单的调用数据。
要实现这样的，需要什么级别的本地模型，什么配置的机器呢？

习惯大神

你这需求很简单。用腾讯的ima就行了。

zlp324

习惯大神 发表于 2026-8-3 13:34
你这需求很简单。用腾讯的ima就行了。

总感觉现在的桌面应用有点不太靠谱呢，我需要长期稳定的服务的那种，最好可以回档备份的，别一段时间训练出错了或者被污染了。还有就是长时间的成长型的，越来越专业化，能力越来越强大的。

wuse111

现在开源的智能框架很多，可以选hermes，开源自带进化模块，可以根据自己的需求进行更改

goblack

AI的创造力取决于设置。就是那个所谓的温度。

越来越厉害什么的是想多了。。。。。给定一些输入，然后帮助查找还是凑活可以的。就像那种手机都能部署的1.5B

还有不要想着一次训练长期省心，而是每次加资料每次都调教。可能结果差距不大，但是可能会有惊喜。真正的学会了我只能说你想多了，哪怕是8张A100并行也满足不了你的想法，你大概需要等到硅基生命降生，才能有这个

你可以先搞个1.5B的试试深浅。。。。另外不要觉得7B什么的会强很多，因为实际上7B好用大概实际上也需要16G显存的显卡了，否则速度损失很大。

1.5B的实际上在安卓手机上需要4-6GB内存，显卡上也是类似的，速度上会快很多，能达到你看到的市面上的那种回复速度，一屏一屏的出字。。。。。

你要是本地单卡追求最好效果，那就不要怪速度只能做到几个字几个字几秒出一次等吐血了。实际上也用不到那么高的

知名度比较高的所谓的末日生存指南 N.O.M.A.D.  官方的演示就是Qwen 2.5 3B‌，这玩意平衡了设备的投资和实际效能，已经能够满足基本的所谓的末日生存指南了。

你的知识库大概率也不会比这个更丰富吧。

如果你只是需要一个助手，帮你便捷搜索，快速找到你有印象的那句话，或者简单字面意思的总结出来而不是深层次的分析推敲，1.5B够了
并且你也只能到这个程度。字面分析，告诉你出处。其他的你想多了

亲测：

使用红米K80部署某1.5B的模型。红米K80，16+256配置。小米解锁节，使用某L开头的类原生安卓，root运行。用了纯铜散热壳+15瓦的半导体散热器关闭智能保持最大散热，空调房使用，手机不热微凉。

询问 QQ号怎么注册，然后是南瓜要煮多久？然后是冬瓜要煮多久？然后是西瓜要煮多久?

响应速度大概与deepseek免费版本在线服务接近，也没有被绕进去说西瓜要煮多久，而是说西瓜适合直接吃，以及讲了几个确实是西瓜可以做的甜点。

goblack

zlp324 发表于 2026-8-3 14:18
总感觉现在的桌面应用有点不太靠谱呢，我需要长期稳定的服务的那种，最好可以回档备份的，别一段时间训练 ...

你可以备份，但是没什么必要，日后会有更好的。备份很小的。确实可以归档备份，但是嘛可能用了几个月，迭代升级了几个不同的版本之后，旧版本就没有意义了。

你不要想着从零开始自己训练一个出来，这玩意儿需要的硬件成本你吃不消，技术上你也吃不消，你有这个技术就不会问这个帖子了。能实现这类的工作，能真正自己独立调教的，年薪大概1000个K或者说100个W，或者说年入1M

zlp324

goblack 发表于 2026-8-3 21:02
你可以备份，但是没什么必要，日后会有更好的。备份很小的。确实可以归档备份，但是嘛可能用了几个月，迭 ...

感谢哈，后面的收入，我有个感慨，如果真的再发展，就能把一个行业的所有知识经验总结起来，那么以此类推扩展，人类几千年的知识岂不是真的就归结成设备了？如果真是这样，人类真的不用工作了？真的被圈养了......

bjt0801

感觉使用AI的人都想有个自己的专业AI。相当于自己的第二大脑，这个大脑里有丰富的知识。

Kn3w

问:
此要求是否现实?

Claude Sonnet:
评估了本地AI模型的技术可行性与现实约束。

Claude Sonnet:
简单说:他想要的东西,拆开看,一部分很现实,一部分不现实。

不现实的部分
"从零训练一个只用干净知识的模型" —— 这基本不可行,原因:

一个具备正常语言理解和逻辑推理能力的大模型,底层预训练必须用海量通用文本(网页、书籍、代码等等),这是它学会"说人话""会推理"的基础。个人不可能只用"书籍+论文+自己的经验"从零训练出一个有基本智能的模型——那点数据量(可能几十MB到几GB文本)对训练一个大语言模型来说是杯水车薪,远远不够让模型学会语言能力,更别说逻辑分析能力。
真正从零预训练一个能打的模型,需要万亿级token的数据 + 成百上千张A100/H100 GPU训练数天到数月,成本是几十万到上千万美元级别。个人在家用一两张显卡,做不到。
"自己不断给它投喂内容自行训练,越训越聪明" —— 这个思路本身也有误区:

持续用少量新数据去微调一个大模型,容易出现"灾难性遗忘"(catastrophic forgetting),即模型在学新东西的同时会退化掉原有能力,操作不当反而会让模型变笨、变得前后不一致。
而且他想要的"直接按知识进行分析给出结论,还能给出所得结论的出处"——这其实不是靠"训练"实现的,靠训练很难让模型精确记住"这句话出自哪本书第几页"这种级别的溯源信息。
现实的部分
他真正想要的效果——"只根据我给的资料分析、给结论、并且能指出结论的出处"——这套需求恰好有现成且成熟的技术路径,叫 RAG(检索增强生成):

用一个已经训练好的开源大模型(比如 Qwen、Llama、DeepSeek 等)做"大脑",负责语言理解和逻辑推理;
把他的书籍、论文、笔记等资料切块、向量化,存进本地知识库(向量数据库);
用户提问时,系统先从知识库里检索出相关片段,连同原文出处一起喂给模型,让模型基于这些片段回答,并标注引用来源。
这套方案完全不需要"训练"模型本身,只需要搭建检索管道,普通人在家用消费级显卡(比如一张24GB显存的4090/3090)跑一个7B-14B级别的开源模型,配合RAG框架(比如 LangChain、LlamaIndex、或者更省事的AnythingLLM、Dify这类现成工具),是完全可以实现的,门槛不算太高。

一句话总结
他把"训练一个干净的模型"和"让模型只依据我的资料回答"这两件事混为一谈了。前者不现实(个人做不到,也没必要),后者靠RAG技术完全现实,而且是目前个人搭建"专属知识助手"的标准做法。真要实现,建议往"开源模型 + 本地RAG知识库"这个方向去搜方案,而不是纠结"怎么自己训练模型"。

goblack

zlp324 发表于 2026-8-4 08:07
感谢哈，后面的收入，我有个感慨，如果真的再发展，就能把一个行业的所有知识经验总结起来，那么以此类推 ...

你不要问豆包，你可以问起个大早赶个晚集的百度文小言，你可以问最早开始玩的谷歌。
后两者生活中，基础的“专业工作”中需要的经验，基本上已经能够直接提供了。只有非常细分、专业性的工作才无法实现。

比如说通过简单问答，教你配置Windows Linux常见软件的配置文件，并且给你详细解答为什么那么做。或者手把手教你如何编译一个Linux内核，或者为你的特定路由器构建一个openwrt固件。
甚至可以通过耗费更多的TOKEN，让AI直接通过agent控制一些实际的计算机、网络环境，直接帮你上手、自动解决运行中的报错。

我做了个测试环境，浪费了原价价值几百元人民币实现了以下操作
场景1：“这台电脑通过串口连接了一台交换机，桌面上有新版本的固件和补丁文件，网口2直连了交换机的第一个网口
1、帮我初始化这台交换机、抹除FLASH方式
2、通过网络tftp升级交换机的固件和补丁
3、设置boot菜单密码为
4、设置管理vlan 1099 ip ......群集ID为....
5、创建基于MAC的vlan ...端口隔离....
。。。。。。。。

”
效果出色，丝毫不差

场景2：“这台电脑可以访问Pikvm，IP 账密是......
另外一台电脑给你玩了，但是现在没有操作系统，你要从头开始部署一个Windows10，安装上火狐浏览器.....

”
不仅仅是效果出色，甚至从某开源网站下载了某数字权利激活把Windows激活了而如果不说给它玩，它不会做这一步，可能会说这是不合法的行为。