前言
大家好！今天我将与大家分享一个超实用的教程——如何在本地服务器上运行离线AI项目，无需高昂的GPU成本。我们将使用开源工具LocalAI，并结合cpolar内网穿透工具，实现远程访问的详细步骤。
随着AI大模型的发展，许多公司推出了自己的在线AI服务。这些服务确实为我们的生活和工作带来了便利，但数据传输到商家的服务器上，引发了用户对数据泄露和隐私保护的担忧。
为了解决这些问题，我推荐一个优秀的AI项目：LocalAI。这款开源工具可以在本地运行大语言模型（LLM）、生成图像和音频等。最重要的是，你无需高端GPU，仅使用消费级硬件和CPU就能完成推理任务，真正降低了AI使用的门槛。
本文将详细介绍如何使用Docker快速部署LocalAI，并结合cpolar内网穿透工具实现远程访问。无论你是技术新手还是有经验的老手，都能从中学到实用的知识和技巧！
image-20250107161115378【视频教程】
支持CPU推理运行的开源AI工具LocalAI本地安装与远程使用教程
- Docker部署
本例使用Ubuntu 22.04进行演示，使用Docker进行部署。如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS》
安装好Docker后，打开终端执行以下命令启动容器：
sudo docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu
这里使用的镜像是仅使用CPU运行的镜像。如果你有Nvidia显卡的高性能GPU，可以使用下方命令拉取支持N卡的镜像来运行容器：
sudo docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 --gpus all localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12
更多项目配置与使用详情，请访问作者的GitHub主页查看：https://www.php.cn/link/cad22bbf0e122b133c9ce941b80831e9
- 简单使用演示
容器启动后，在Ubuntu中使用浏览器访问 https://www.php.cn/link/cbb686245ece57c9827c4bc0d0654a8e 即可打开LocalAI的Web UI页面：
image-20250107150311522
你会看到页面中央提示我们尚未添加大模型。点击Gallery，跳转到选择页面，在这里可以选择一个大模型：
image-20250107151137003
界面中展示了600多个大模型，可以根据用途标签（如文字转语音、图片生成、文章生成等）进行筛选，或者在下方输入框中搜索指定的模型：
1736234546248
我以添加llama-3.2-1b模型为例进行演示：点击install按钮，等待安装完成即可。
image-20250107151337786
image-20250107151539442
image-20250107151705300
安装完成后，点击页面上方导航条中的HOME回到主页，你会发现刚刚添加的llama-3.2模型：
image-20250107153151174
想要使用这个AI大模型，点击上方导航中的chat即可开始与它对话：
image-20250107153311605
点击右侧的模型选择，下拉框中会显示你已经安装的大模型：
image-20250107153543150
目前我只安装了这一个，如果想继续安装其他大模型，可以点击页面上方导航栏中的Models进行选择（跳转到首次挑选模型安装的那个页面）：
image-20250107153714760
- 安装cpolar内网穿透
目前只能在本地局域网内访问刚刚部署的LocalAI来使用AI大模型聊天。如果想在外部网络环境下使用手机、平板、电脑等设备远程访问与使用它，应该怎么办呢？我们可以使用cpolar内网穿透工具来实现远程访问的需求，无需公网IP，也不用设置路由器那么麻烦。
以下是安装cpolar的步骤：
使用一键脚本安装命令：
sudo curl https://get.cpolar.sh | sh
img
安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态（如图所示即为正常启动）：
sudo systemctl status cpolar
img
Cpolar安装并成功启动服务后，在浏览器上输入Ubuntu主机IP加9200端口，即【https://www.php.cn/link/acec40d7cb2fc91f4fe388dd0fc29d03 web配置界面，接下来在web界面配置即可：
image-20240801133735424
- 配置公网地址
登录cpolar web UI管理界面后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：
隧道名称：可自定义，本例使用了: localai，注意不要与已有的隧道名称重复 协议：http 本地地址：8080 域名类型：随机域名 地区：选择China Top 点击创建：
image-20250107155748353
创建成功后，打开左侧在线隧道列表，可以看到刚刚通过创建隧道生成的两个公网地址，接下来就可以在其他电脑或者移动端设备（异地）上，使用任意一个地址在浏览器中访问即可。
image-20250107160010472
如图所示，现在就已经成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的LocalAI来用AI大模型聊天啦！
image-20250107160149458
小结
为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
如果有长期使用LocalAI，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来配置公网地址。
- 配置固定公网地址
由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址，24小时内会随机变化，不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。
点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china top，然后设置一个二级子域名名称，我这里演示使用的是mylocal，大家可以自定义。填写备注信息，点击保留。
image-20250107160432921
保留成功后复制保留的二级子域名地址：
image-20250107160503136
登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道localai，点击右侧的编辑。
image-20250107160552136
修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中：
域名类型：选择二级子域名
Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
地区: China Top
点击更新
image-20250107160647570
更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。
image-20250107160726385
最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问本地部署的LocalAI Web UI页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。
image-20250107160928361
通过本地服务器上的LocalAI和cpolar的组合，你可以在不依赖昂贵硬件的情况下轻松运行离线AI项目，并且随时随地进行远程访问。希望这篇文章能帮助你在日常工作中更好地利用AI技术。如果你有任何问题或建议，欢迎随时留言交流！
