本地聊天机器人部署方案

本地聊天机器人部署方案根据需求的复杂度、安全性、资源限制、模型大小、是否联网等因素可分为轻量级、本地大模型、私有化部署等几种形式。以下是一个全面的本地聊天机器人部署方案（适用于中文环境，兼顾现代大模型趋势）：

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一、模型选择与架构设计

1. 模型类型

模型	优点	缺点	推荐场景
MiniChat (如 ChatGLM2-6B, Qwen-1.8B, Baichuan2-7B)	支持中文、精度不错、本地可部署	推理速度相对慢	本地办公助手、客服
FastChat + Vicuna/Mistral 等开源模型	生态成熟、多语言	中文能力略弱	多语种聊天
LLM-Router + LoRA 微调模型	可根据任务切换子模型，资源可控	需要额外管理	多功能机器人
轻量中文模型 (如 CPM, Chatglm2-6B-int4, Qwen-1.8B-int4)	占用显存低（2GB-6GB）	能力有限	边缘设备、本地小助手

2. 架构组件（推荐方案）

[前端UI] <-> [API服务层 (FastAPI)] <-> [LLM推理引擎 (vLLM / llama.cpp / text-generation-webui)] <-> [模型权重]
                                                            |
                                                            +-- [知识库（可选）]
                                                            +-- [向量检索（Faiss / Milvus）]

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二、部署步骤

1. 环境准备

• 硬件建议：至少 RTX 3060（12G）以上，或者使用 CPU + int4 推理（如 llama.cpp）

• 依赖库：

  conda create -n chatbot