在前面的文章中，我們大多依靠雲端的 OpenAI API 來開發應用，享受隨時更新與高效能運算的便利。不過，雲端並不是唯一的選擇。越來越多開發者與企業開始嘗試在本地端部署 LLM（Large Language Model），讓模型直接運行於自己的電腦或伺服器上。

那麼，為什麼要在本地跑模型？這樣做究竟帶來哪些優勢，又會面臨哪些挑戰？今天的文章，我們將一併探討本地 LLM 部署的價值與應用場景。

為什麼要考慮本地部署？

在設計 AI 應用時，選擇雲端 LLM 服務雖然能快速上線並降低初期門檻，但並非所有情境都適用。以下幾個面向我們是選擇本地部署時常見的考量因素：

• 資料隱私與合規需求：在金融、醫療、政府單位等場域，資料往往具有高度敏感性。若將資料傳送至外部服務，不僅可能帶來資訊外洩的風險，也可能違反法規要求。本地模型能確保數據完全留在內部環境，讓系統在安全與合規上更有保障。
• 長期成本與效能掌控：商業化的雲端 LLM 服務多採「按用量計費」，在需要大量推理的情境下，費用會隨規模迅速增加。本地部署雖需前期硬體投入，但隨著系統穩定運行，推理成本往往能逐步攤平，長期下來更具經濟效益，特別適合高頻率任務。
• 離線與低延遲場景：並非所有應用都能保證穩定的網路連線，例如工廠邊緣設備、軍事設施或科研環境。本地模型能在純內網甚至離線環境下執行，避免網路延遲影響效能，確保在即時性需求下依然能可靠運作。
• 模型可控性與自主性：雲端閉源模型的更新節奏與功能限制掌握在服務商手中；相對地，本地多採開源模型，開發者能自由選擇版本、進行微調（Fine-tune），甚至結合專屬資料打造專用模型，擁有更高的靈活度與自主權。

隨著開源模型與硬體能力不斷提升，本地部署不再僅僅是嘗試性的選擇，而是越來越多應用場景中的務實方案。

本地 LLM 部署的挑戰

雖然在本地運行模型有許多優勢，但實務上也存在不少挑戰，往往是開發者在落地應用時需要面對的現實考量：

• 硬體成本與資源需求：要順暢地運行中大型 LLM，往往需要高階 GPU，搭配大量 VRAM 與足夠的 RAM。對個人或中小企業來說，這是一筆不小的投資，且硬體更新迭代快速，可能需要持續投入。
• 安裝與維運複雜度：不像雲端 LLM 服務開箱即用，本地模型需要自行下載、編譯或安裝環境，還得處理驅動程式、CUDA 版本、依賴套件等問題。部署完成後，還需持續維護與監控效能，對團隊的 AI/DevOps 能力有一定要求。
• 模型品質與效能限制：開源模型雖然不斷進步，但在效果上通常仍落後於商業閉源模型。此外，模型參數數量越大，推理延遲與能耗也隨之增加，對即時應用是一大挑戰。
• 更新與生態系差距：雲端服務通常能快速接入最新的模型版本與功能，但本地模型的更新速度較慢，且需要自行下載、整合，可能難以及時跟上業界的前沿進展。

因此，是否選擇本地部署，取決於應用的需求重點：若隱私與成本控制更重要，就值得投資；若追求最新效果與快速開發，雲端模型服務仍是更合適的選擇。

常見的本地 LLM 部署方案

本地部署 LLM 的方式大致可以分為 個人使用 與 企業部署 兩種情境。這兩者的需求與重點不同，因此選擇的工具與框架也有所差異。

個人使用：輕量化與低門檻

對於個人開發者、研究者而言，重點在於能否快速下載模型並開始使用，而不是追求極致效能或高併發支援。因此，以下方案特別受到青睞：

• Ollama：目前最受歡迎的輕量化部署解決方案之一，支援 macOS、Linux 與 Windows（透過 WSL）。
  特點是能直接管理與下載 HuggingFace 或社群整理的模型（如 Llama 3、Mistral、Gemma），並透過簡單的 CLI 或 REST API 提供推論服務。對開發者來說，它是本地實驗的首選。
• LM Studio：提供桌面 GUI，無需寫程式即可與模型互動，適合非工程背景的使用者。它支援直接從 HuggingFace 下載模型，並內建聊天介面，方便用來當作個人助理。
• Text Generation Web UI：社群活躍的 Web UI 解決方案，支援多種量化格式（GGUF、GPTQ 等），也能搭配 GPU 加速。雖然安裝步驟比 Ollama 稍微複雜，但擴充性很強，常被用來測試不同大小與格式的模型。

這類方案通常不需要昂貴硬體，甚至在 Apple Silicon（M1/M2/M3）筆電上就能流暢執行中小型模型，非常適合個人學習與快速開發。

企業部署：規模化與高效能

在企業環境中，需求不只是「能跑起來」，而是效能、穩定性、可維運性。這裡的重點是能否支撐多人同時使用、與既有系統整合、並保障資料安全。常見的框架與方案包括：

• vLLM：由 UC Berkeley 團隊開發的高效能推理引擎，專門針對大語言模型的吞吐量與延遲進行最佳化。由於具備出色的記憶體管理與高效能排程機制，特別適合需要高併發查詢的企業環境。
• TGI (Text Generation Inference)：由 HuggingFace 提供的推理服務，支援分布式部署、多 GPU 加速與量化技術。許多 SaaS 與企業內部私有雲專案都會使用它來提供 ChatGPT 類的 API。
• TensorRT-LLM：NVIDIA 官方方案，利用 TensorRT 進行極致的 GPU 最佳化，可在 H100、A100 等資料中心 GPU 上發揮最大效能，常見於需要低延遲、大規模同時請求的情境。

與個人使用相比，企業方案的重點在於可擴展性、資料隱私、維運成本控制。因此，除了單一推理引擎之外，往往還需要搭配監控、負載平衡、權限控管等完整基礎設施。

Hugging Face：模型生態與工具平台

在談具體的模型之前，不能不提到 Hugging Face。它不只是全球最大的開源模型集散地，更逐漸成為生成式 AI 生態系的核心平台。幾乎所有主流的開源模型（如 Llama、Mistral、Gemma、Phi 等）都會第一時間在 Hugging Face Hub 上釋出，並透過統一的介面方便下載、部署與整合。

Hugging Face 的價值主要體現在以下幾個層面：

• 模型倉庫：擁有超過數十萬個模型，涵蓋語言模型、影像模型、多模態模型，並支援不同格式（如原始權重、量化 GGUF）。不論是 Ollama、LM Studio，或企業用的 TGI，大多都直接支援從 Hub 抓取模型。
• 工具生態：官方維護的 transformers 套件是開源社群的標準，支援 PyTorch、TensorFlow、JAX 等框架。搭配 datasets、peft（參數高效微調）、accelerate（分布式訓練推理），幾乎能覆蓋從研究到生產部署的完整工作流。
• 推理與部署服務：除了下載權重，本地部署常見的 Text Generation Inference (TGI) 也是 Hugging Face 官方推出的高效推理框架。它同時提供 Inference Endpoints 服務，讓企業能在雲端或私有環境中快速啟動 API 服務。
• 社群與協作：Hugging Face 平台本身就像一個「GitHub for AI」，開發者可以上傳模型、共享 Dataset、發布 Demo，並透過 Spaces 搭建互動式範例。這使得新技術的交流與落地速度更快，也讓開源模型更容易被驗證與推廣。

對於本地部署而言，Hugging Face 扮演的是「模型來源」與「工具整合中心」的角色。無論你使用的是個人化的輕量工具（Ollama、LM Studio），還是企業級框架（vLLM、TGI），最常見的流程都是先到 Hugging Face Hub 找到合適的模型，再透過這些框架進行推理或微調。這也是為什麼它成為 AI 開發者日常工作中不可或缺的一環。

常見的開源模型選擇

前面我們談過本地部署所需的工具與框架，但要真正落地，還必須搭配合適的「模型」。相較於商業化的閉源方案，開源模型讓開發者能夠完全掌握主導權。你可以依照硬體條件選擇不同規模的模型，透過量化降低資源需求，或進一步以自有資料進行微調，打造專屬的應用。同時，開源模型也減少對單一廠商的依賴，在隱私、法規遵循與長期成本控管上，都能提供更高的彈性與可持續性。

以下整理出幾個截至目前（2025 年 9 月）最受矚目的開源模型。它們各自有不同的定位與優勢，適合在不同應用場景中發揮所長。

Llama

Llama 由 Meta 推出，自 2023 年問世以來，一直是社群中最常用的基礎模型之一。發展到 2025 年的第四代，Llama 系列已經包含 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 等版本，不僅支援更長的上下文，也首次具備多模態能力，能同時處理文字與圖像。

Llama 最大的優勢在於彈性：提供從中小型到大型的多種版本，讓開發者能依硬體資源自由選擇。開放權重的特性，讓研究者與企業能進行客製化微調，在效能與準確度之間取得平衡。多模態能力也拓展了使用範圍，像是文件處理、圖像理解與檢索整合。

Gemma

Gemma 由 Google DeepMind 基於 Gemini 技術推出，主打「輕量化與易部署」。自 2024 年發表以來不斷迭代，最新的 Gemma 3 提供 1B 到 27B 不等的規模，讓開發者能依硬體能力選擇合適版本。

Gemma 的特色是效能與資源需求的平衡。它能在單卡 RTX 4090 或消費級 TPU 這類中小規模硬體上穩定運行，並提供量化版本降低記憶體需求。它也內建 function calling 與結構化輸出能力，對 AI Agent 與工作流程自動化的支援更加完善。

Mistral

Mistral 是一家歐洲新創開發的模型，雖然規模相對較小，卻能展現媲美更大模型的效能。自 2023 年的 Mistral 7B 與後續的 Mixtral（Mixture of Experts 架構）問世以來，便受到研究機構與社群的高度關注。

Mistral 強調高效能與低成本，透過精簡架構與 MoE 技術，在推理速度與效能比上具有明顯優勢。特別適合需要快速回應、但硬體資源有限的應用場景，例如本地助理、程式生成或知識檢索。

Phi

Phi 系列由微軟推出，早期專注於小型語言模型的研究。到了 Phi-4，已經演進為多模態版本，能處理文字、圖像與語音輸入，定位也從實驗模型進化為跨模態應用的潛力選擇。

Phi-4 特別突出的地方在於邏輯推理與數學計算能力，即使在中小規模的參數下，也能在相關測試中展現不錯的表現。這讓它在教育、科研與專業應用（例如數理推導）中相當實用。由於資源需求較低，小團隊與研究者也能輕鬆採用。

DeepSeek

DeepSeek 是中國新興公司推出的模型，其中 DeepSeek-R1 在 2025 年初引起廣泛討論。它以相對低廉的訓練成本，達到接近甚至超越部分商業模型的效能，成為「性價比」代表。

DeepSeek-R1 在數學、科學與醫療推理領域有不錯表現，展現強大的邏輯與專業能力。不過，它在語言流暢度、多語言支持與內容安全方面仍有不足，因此在企業應用時需要額外考慮合規與安全性。

Qwen

Qwen 由阿里巴巴推出，自 2023 年起快速迭代，目前已發展到 Qwen2.5 與 Qwen3。系列涵蓋從 1.8B 到超過 200B 的規模，並提供 dense 與 MoE 架構版本，能滿足從個人研究到企業級部署的需求。

Qwen 的強項在於中文能力與多模態支援。相較於多數以英文語料為主的模型，Qwen 在中文處理上更為穩定。像 Qwen-Omni 版本，甚至具備完整跨模態處理能力，能應對文件檢索、語音對話與影像分析等多樣化任務。

GPT-OSS

GPT-OSS 是 OpenAI 在 2025 年推出的開源權重模型系列，包含 20B 與 120B 兩種規模。這是自 GPT-2 之後，OpenAI 首次再度釋出大規模開源模型，引發業界與研究社群高度關注。

GPT-OSS 採用 MoE 架構，在維持效能的同時降低資源消耗。20B 版本能在中階 GPU 環境下運行，而 120B 則針對高端資料中心。它在推理、程式生成與 Agent 任務上的表現相當突出，加上 Apache 2.0 授權，讓開發者與企業能更自由地商業化應用。

AI 模型的演進速度極快，新版本與新架構幾乎每隔幾個月就會問世。今天的主流開源模型，很可能在不久的將來就被更新的成果取代。因此，在規劃本地部署或挑選模型時，不僅要熟悉現有選擇，也應持續關注官方發布與社群動態，才能確保隨時掌握最新進展，並挑選出最適合自身需求的工具。

小結

今天我們探討了 本地部署 LLM 的價值與挑戰，並整理了常見的工具、框架與開源模型選擇：

• 本地部署的主要動機來自 資料隱私、長期成本、低延遲需求 以及 模型自主性。
• 挑戰則包含 硬體門檻高、安裝維運複雜、模型效能落差 以及 更新速度較慢。
• 個人開發者可選擇 Ollama、LM Studio、Text Generation Web UI 這類輕量工具；企業環境則多採 vLLM、TGI、TensorRT-LLM 等框架，重視效能、併發與可維運性。
• Hugging Face 作為全球最大的模型集散平台，提供 Hub、工具生態與推理框架，幾乎成為所有本地部署流程的核心中介。
• 主流開源模型包含 Llama、Gemma、Mistral、Phi、DeepSeek、GPT-OSS，各自定位在多模態支援、輕量化、高效能、推理能力或性價比等不同方向。
• 模型授權條款差異很大，從 Apache 2.0、MIT 到各廠商自訂條款都有，使用前需確認合規性。

本地 LLM 部署並非要完全取代雲端，而是提供另一種選擇；如何平衡 隱私、成本、效能與靈活性，將決定你該選擇雲端、在地，或是混合式方案。