LocalAI

旧电脑不装显卡,也能本地跑起 AI 全家桶

开源的本地 AI 推理引擎,无需 GPU 即可在任何硬件上运行 LLM、视觉、语音、图像与视频等多种模型,兼容 OpenAI API 接口,是构建私有化 AI 服务的一站式解决方案。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 49221
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队mudler
所属国家
官网地址https://localai.io
定价模式free
价格说明开源项目,完全免费,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型agents,ai,api,audio-generation,decentralized,distributed,image-generation,libp2p,llama,llm,mamba,mcp,musicgen,object-detection,rerank,stable-diffusion,text-generation,tts
GitHub 星标★ 49221
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-18 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数10

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 已安装 Docker 或 Podman 等 OCI 兼容容器运行时
  • 可访问 OCI 镜像仓库(如 Docker Hub)以拉取模型镜像
  • 无需 GPU,普通硬件即可运行

安装与启动步骤

  1. 1准备容器环境

    README 的 Quickstart 以 Containers(Docker、podman 等)方式为主,因此先确保本机已安装并启动 Docker 或 Podman。

  2. 2拉取并运行模型

    使用 local-ai run 从标准 OCI 仓库(如 Docker Hub)拉取并运行指定模型,首次执行会自动下载对应镜像。

    local-ai run oci://localai/phi-2:latest
  3. 3重启已有容器

    如果之前已经运行过 LocalAI,无需重新拉取镜像,可直接用 docker start -i 恢复交互式容器会话。

    docker start -i local-ai
  4. 4启动终端 agent

    另开一个终端 shell,启动内置终端 agent 与正在运行的 LocalAI 服务交互,可提问、读取文件、执行命令。具体启动方式见官方 Terminal agent 文档。

  5. 5在会话中管理模型

    进入 agent 会话后,用 /models 列出已安装模型,用 /model 在模型之间切换。

    /models
    /model 

如何确认成功

容器成功启动并进入交互会话后,在终端 agent 中输入 /models,能列出已安装的模型即表示运行正常。

常见问题

Q:之前运行过 LocalAI,如何再次启动?

A:无需重新拉取镜像,直接执行 docker start -i local-ai 即可重启已有的 local-ai 容器并进入交互模式。

Q:需要独立显卡才能运行吗?

A:不需要。LocalAI 定位为无需 GPU 即可在任何硬件上运行 LLM、视觉、语音、图像与视频等模型。

Q:在会话里怎么查看和切换模型?

A:在终端 agent 会话中,输入 /models 可列出已安装的模型,输入 /model 可在不同模型之间切换。

Q:会把所有后端引擎都装到本地吗?

A:不会。LocalAI 采用小核心设计,每个后端封装在独立镜像中,只有某个模型需要时才会被拉取,不用的不会安装。

注意事项

  • README 节选仅给出容器方式的快速开始,更完整的安装与配置说明请访问官网 https://localai.io 及其 Terminal agent 文档。
  • 模型镜像按需拉取,首次运行会消耗时间与磁盘空间,请确保网络可访问 OCI 镜像仓库。
  • 命令中的 phi-2 只是 README 给出的示例模型,实际使用时可按需替换为其他 oci:// 模型地址。
  • 终端 agent 在执行改变系统状态的命令前会请求用户确认,操作时请注意审阅。

核心亮点

  • 无需GPU即可运行多种模型,支持LLM、图像、语音、视频等,大幅降低硬件门槛
  • 提供与OpenAI兼容的API,可无缝替换现有应用,集成成本低
  • 基于Go实现,部署简单,支持分布式和去中心化架构,扩展性强

不足之处

  • 非GPU环境下推理速度较慢,高并发场景性能受限
  • 模型兼容性和精度可能不及原生框架,复杂任务效果待优化
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 本地或边缘设备上运行AI模型,保护数据隐私
  • 低成本搭建AI服务,替代云端API依赖
  • 多模态AI应用开发,如聊天、图像生成、语音处理

替代项目

Ollama、llama.cpp、vLLM

项目介绍

LocalAI 是基础设施领域的开源项目,由 mudler 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(49,221)位列前 1%,在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 2%。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 48,351 增加到 49,221,净增 870。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费,可自行部署使用,无付费版本。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:本地或边缘设备上运行AI模型,保护数据隐私。同类可对比的替代方案包括 Ollama、llama.cpp、vLLM。

上一篇:没有了!

下一篇:vllm-omni

同类项目推荐

freebuff-proxy 开源

聚合多账号,一键接入 OpenAI 兼容 API,轻松管理会话。

Multi-account OpenAI-compatible gateway for coding models. Pooled keys, session life···

★ 213 2026-08-20
microduck 开源

用 Rust 造一只会走路的桌面小鸭,快速上手双足机器人。

A Tiny biped duck robot

★ 8684 2026-09-10
soperator 开源

用 Kubernetes 原生方式运行 Slurm,简化 HPC 集群管理。

Run Slurm in Kubernetes

★ 439 2026-08-10
ollama 开源

一条命令本地跑起大模型,免费、私密、不卡顿

Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other···

★ 181484 2026-08-09