视频字幕
AI模型本地部署是指将训练好的AI模型运行在用户自己的计算机或本地服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式的核心目标包括保护数据隐私、降低延迟、减少网络依赖以及控制计算成本。相比云端服务，本地部署能够让用户完全掌控自己的数据和模型运行环境。
本地AI模型部署采用四层架构设计。最上层是模型加载与表示层，负责解析各种模型文件格式如GGUF、ONNX等。第二层是推理引擎运行时层，这是核心组件，负责图优化、内存管理和计算调度。第三层是硬件加速库层，如CUDA、OpenVINO等，提供底层数学运算优化。最底层是操作系统层，提供基础的进程管理和硬件驱动接口。
llama.cpp是专为大型语言模型设计的本地推理引擎，采用C/C++实现以确保高性能和跨平台兼容性。它的核心特点是支持GGUF和GGML格式，内置量化支持，能够在CPU和多种GPU后端上运行。其架构原理是直接管理内存和计算流程，实现高效的Transformer模型计算，通过自定义优化内核避免复杂框架的开销。
MLC-LLM基于Apache TVM编译技术，将高层级模型定义编译成针对特定硬件的优化代码，提供统一接口实现跨硬件支持。ONNX Runtime支持ONNX开放标准，采用可插拔执行提供者架构，能够运行多种框架训练的模型。两者都通过硬件抽象层设计实现跨平台部署，但MLC-LLM侧重编译优化，而ONNX Runtime强调通用性和灵活性。
TensorRT是NVIDIA专为GPU设计的高性能推理优化器，通过层融合、精度校准和内核自动调优等深度优化技术，实现极致的推理性能。在本地部署架构中，各关键软件分工明确：llama.cpp适合LLM专用场景，ONNX Runtime提供通用性支持，TensorRT在NVIDIA平台上表现最佳。这些软件协同工作，从模型加载到硬件执行，通过各自的优化策略，最终实现高效的本地AI推理。