本地跑大模型？这个一键部署工具 AingDesk 真的省心
引言：
最近折腾本地 AI 模型部署，发现一个挺对胃口的工具——AingDesk。它没啥学习门槛，点几下就能把 DeepSeek、ChatGLM 这些主流模型装到自己电脑上（Windows/macOS 都行）。这工具是开源的，自带聊天界面还能联网，顺手分享给技术圈的朋友一起用也挺方便，分享点真实体验。
1. 省去折腾的部署流程
以前部署本地模型得配环境、整命令行、处理依赖冲突……一套下来没半天搞不定，挺劝退的。AingDesk 核心就是解决这个问题：点按钮 → 选模型 → 开聊，连配置文件都不用碰。
👉 实测安装步骤（Win 版）：
- 去 GitHub Releases 下安装包：https://github.com/aingdesk/AingDesk/releases（我用的最新版
AingDesk_0.1.0_windows_x64.exe） - 双击安装（无复杂选项，一路 Next）
- 打开软件，首页直接选模型（支持 Llama 3、Qwen、DeepSeek 等上百款）
- 点击下载 → 自动部署 → 跳转到聊天页开用
实测截图（安装界面）：
https://github.com/aingdesk/AingDesk/raw/main/docs/installer.png
（图源项目 GitHub，安装流程确实简洁）
🔍 技术细节：
它用 C++打包了推理引擎和模型库，集成 WebUI 服务。本地聊天时数据不联网，对隐私党友好。
2. 体验接近云端+几个实用功能
装完 DeepSeek-v2（6 GB 显存版）试了半小时，响应速度比预期快（3060 显卡下 3-5 秒/条），聊天页干净没广告，几个功能做得挺细：
| 功能 | 用途 | 适合人群 |
|---|---|---|
| 多模型热切换 | 免重启换模型调试 | 爱对比的折腾党 |
| 联网搜索 | 调用 SerpAPI 查实时数据 | 需要事实辅助的场景 |
| 分享临时链接 | 生成局域网 URL 给同事体验你的部署 | 团队协作测试 |
| API 对接 | 开放本地接口地址（默认端口 6688） | 开发者做二次调用 |
⛓️ 模型支持真实情况：
根据 GitHub 文档，目前支持 HuggingFace 热门的开源模型（截止 2024 年 Q 2 约 162 款），如 ChatGLM 3、Mixtral、Phi-2 等。具体列表在项目页更新：https://github.com/aingdesk/AingDesk?tab=readme-ov-file#-supported-models
3. 目前局限性（实测结论）
用下来最明显两个限制：
- 显存要求：7 B 以上模型至少 6 GB 显存（核显吃力）
- 自动更新弱：新版模型需手动下载（GitHub 下载页找新包覆盖安装）
但核心痛点解决得不错：给技术人一个开箱即用的本地沙盒。不用配置 Anaconda、不用处理 pip 冲突，省下时间专注任务本身。
总结：适合技术尝鲜，真能省时间
如果你：
✅ 想零成本尝试本地大模型
✅ 讨厌配环境（Python 版本地狱/Docker 配置）
✅ 需要快速搭建 demo 给别人测试
AingDesk 值得一试。项目还在迭代，代码开源可自改。对技术极客来说，这种“把复杂留给自己，简单留给用户”的工具，多一点才好。
项目直达：👉 https://github.com/aingdesk/AingDesk
往期回顾：
🔥【开源项目】告别电子书混乱：三分钟用Docker搞定私人图书馆
🔥【开源项目】当大模型推理遇上“性能刺客”：LMCache 实测手记
🔥【开源项目】解放小爱音箱！用XiaoMusic打造你的私人无限曲库