Hub documentation
在本地使用 AI 模型
在本地使用 AI 模型
您可以在本地机器上运行来自 Hub 的 AI 模型。这意味着您可以享受以下优势:
- 隐私:您不会将数据发送到远程服务器。
- 速度:限制因素是您的硬件,而非服务器或连接速度。
- 控制:您可以按自己的喜好配置模型。
- 成本:您可以在本地运行模型,而无需向 API 提供商付费。
如何使用本地应用
本地应用是指可以直接在您的机器上运行 Hugging Face 模型的应用程序。要开始使用:
- 在您的 本地应用设置 中 启用本地应用。

- 在 Hub 中搜索并选择一个受支持的模型。您可以在筛选器侧边栏的
Other部分中,通过Apps组按应用进行筛选,例如 与 llama.cpp 兼容的模型:

- 在模型页面的“使用此模型”下拉菜单中,选择本地应用。

- 在终端中复制并运行提供的命令。

支持的本地应用
受支持的本地应用列在您的本地应用设置中。
在模型页面上,“使用此模型”下拉菜单仅在模型与某个应用兼容时才会显示该应用(例如,适用于 llama.cpp 或 Ollama 的 GGUF 模型)。
目前 Hub 上可用的应用如下:
| 应用 | 网站 | 兼容的模型 |
|---|---|---|
| llama.app | GGUF | |
| github.com/ggml-org/llama.cpp | GGUF | |
| lmstudio.ai | GGUF、MLX | |
| jan.ai | GGUF | |
| atomic.chat | GGUF、MLX | |
| unsloth.ai/docs | GGUF、Unsloth 模型 | |
| ollama.com | GGUF | |
| docs.vllm.ai | Transformers、GGUF、AWQ、GPTQ 文本生成以及图文转文本模型 | |
| docs.sglang.io | Transformers、AWQ、GPTQ 文本生成以及图文到文本模型 | |
| github.com/ml-explore/mlx-lm | MLX 文本生成模型 | |
| docs.docker.com/ai/model-runner | GGUF、兼容 vLLM 的模型 | |
| lemonade-server.ai | GGUF,AMD Ryzen AI 模型 | |
| github.com/earendil-works/pi | 支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型 | |
| hermes-agent.nousresearch.com | 支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型 | |
| github.com/openclaw/openclaw | 支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型 | |
| drawthings.ai | Diffusers 文本到图像模型和 LoRA | |
| diffusionbee.com | Diffusers 文本到图像模型 | |
| joyfusion.app | 标记为 joyfusion 的 Core ML 文本到图像模型 |
👨💻 要使用这些本地应用,请按照上述方法从模型卡中复制代码片段。
👷 如果您正在构建本地应用,可以在本指南中了解如何与 Hub 集成。
Llama
Llama 是一款用于在本地运行 GGUF 模型的 macOS 和 Windows 原生应用程序。
优势:
- 运行在菜单栏或任务栏上的轻量级原生应用
- 从 Hub 一键安装 GGUF 模型
- 使用已安装模型进行本地、私密聊天
- 获取适合您计算机的推荐模型
- 轻松集成 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体
要使用 Llama,请导航至 GGUF 模型的模型卡片,并点击“使用此模型”。Llama 将打开并引导您完成模型的安装。
Llama 目前同时支持 macOS 和 Windows。
Llama.cpp
Llama.cpp 是一个高性能的 C/C++ 库,用于在本地运行 LLM,并针对多种不同硬件(包括 CPU、CUDA 和 Metal)进行了推理优化。
优势:
- 在多种 CPU 架构上为基于 CPU 的模型提供极快的性能
- 低资源占用
- 多种界面选项(CLI、带有 Web UI 的 OpenAI 兼容服务器)
- 针对 CPU 和 GPU 进行硬件优化
要使用 Llama.cpp,请前往模型卡片,点击“使用此模型”并复制命令。该代码片段涵盖了安装 llama.cpp(在 macOS 和 Linux 上使用安装脚本,在 Windows 上使用 WinGet,或从源代码构建)以及运行模型:
# Install llama.cpp (macOS, Linux):
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Or run inference directly in the terminal:
llama cli -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M阅读我们专门的 llama.cpp + HF 文档页面。
LM Studio
阅读我们专门的 LM Studio 文档页面
LM Studio 是一款桌面应用程序,提供了一种便捷的方式来下载、运行并实验本地 LLM。
优势:
- 直观的图形界面
- 内置模型浏览器
- 开发工具和 API
- 可免费用于个人和商业用途
前往 GGUF 或 MLX 模型的模型卡片,点击“使用此模型”。LM Studio 将会打开,你就可以通过界面开始聊天了。
1月
Jan 是一款开源的 ChatGPT 替代方案,完全离线运行,并拥有用户友好的界面。
优势:
- 用户友好的 GUI
- 与文档和文件进行对话
- OpenAI 兼容的 API 服务器,因此您可以运行模型并从其他应用程序中使用它们
若要使用 Jan,请导航至 GGUF 模型的模型卡片,并点击“使用此模型”。Jan 将会打开,你就可以通过界面开始聊天了。
原子聊天
Atomic Chat 是一款用于运行本地模型的桌面聊天应用。
优势:
- 图形化聊天界面
- 支持 GGUF 和 MLX 模型
要使用 Atomic Chat,请导航至 GGUF 或 MLX 模型的模型卡片,并点击“Use this model”。Atomic Chat 将打开,且模型已准备就绪可供下载。
Unsloth 桌面版
Unsloth Desktop 是 Unsloth 推出的一款用于运行本地模型的桌面应用程序。
优势:
- 图形界面
- 适用于 GGUF 模型以及来自 Unsloth 生态系统的模型
要使用 Unsloth Desktop,请导航至 GGUF 或 Unsloth 模型的模型卡片,并点击“Use this model”。Unsloth Desktop 将打开该模型,如果您从模型文件中选择了 GGUF 文件,则会一并打开该文件。
Ollama
Ollama 是一款应用程序,允许您通过简单的命令行界面在本地计算机上运行大型语言模型。它支持 GGUF 模型。
优势:
- 轻松安装和配置
- 与 Hugging Face Hub 直接集成
要使用 Ollama,请前往模型卡片,点击“Use this model”并复制该命令。
ollama run hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
vLLM
vLLM 是一款面向 LLM 的高吞吐量推理和服务引擎,提供兼容 OpenAI 的 API 服务器。
优势:
- 高吞吐量,针对 GPU 进行了优化
- 支持 Transformers、GGUF 以及量化(AWQ、GPTQ)模型
- OpenAI 兼容 API 服务器
vLLM 支持文本生成以及图文转文本模型。前往模型卡片,点击“使用此模型”,然后复制命令:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "openai/gpt-oss-20b"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "openai/gpt-oss-20b",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
}'该代码片段还展示了如何使用 Docker Model Runner 运行模型。
SGLang
SGLang 是一个用于大语言模型和视觉语言模型的高速服务框架。
优势:
- 在 GPU 上进行高性能服务
- 支持 Transformers 和量化(AWQ、GPTQ)模型
- OpenAI 兼容 API 服务器
SGLang 支持文本生成以及图文转文本模型。前往模型卡片,点击“使用此模型”,然后复制命令:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "openai/gpt-oss-20b" \
--host 0.0.0.0 \
--port 30000服务器在 30000 端口上暴露了一个兼容 OpenAI 的 API。该代码片段还包含一条使用 lmsysorg/sglang 镜像的 Docker 命令。
MLX LM
MLX LM 使用 Apple 的 MLX 框架在 Apple 芯片上运行 LLM。
优势:
- 针对 Apple 芯片优化
- 通过命令行进行交互式聊天和文本生成
- OpenAI 兼容服务器
MLX LM 适用于 MLX 文本生成模型。前往模型卡片,点击“使用此模型”并复制命令:
# Install MLX LM
uv tool install mlx-lm
# Interactive chat REPL
mlx_lm.chat --model "mlx-community/Qwen3-4B-4bit"
# Or start an OpenAI-compatible server
mlx_lm.server --model "mlx-community/Qwen3-4B-4bit"Docker 模型运行器
Docker Model Runner 允许您使用 Docker CLI 拉取并运行模型。
优势:
- 使用熟悉的 Docker 工具
- 支持 GGUF 模型以及与 vLLM 兼容的模型
前往模型卡片,点击“使用此模型”并复制命令:
docker model run hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
Lemonade
Lemonade 是一个本地 LLM 服务器,针对 AMD 硬件进行了优化。
优势:
- 支持 GGUF 模型
- 运行专为 AMD Ryzen AI NPU 构建的模型(标记为
ryzenai-npu或ryzenai-hybrid的模型)
在下载 Lemonade后,前往模型卡片,点击“Use this model”并复制命令:
# Pull the model
lemonade pull unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Run and chat with the model
lemonade run user.gpt-oss-20b-GGUF-Q4_K_M
# List all available models
lemonade listPi
Pi 是一个在终端中运行的编码智能体。
Pi 适用于其聊天模板支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型。该代码片段首先启动一个本地 OpenAI 兼容服务器(GGUF 模型使用 llama serve,MLX 模型使用 mlx_lm.server),然后配置 Pi 以使用该服务器:
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# start Pi in your project directory:
pi
# configure Pi to use your llama server:
/login llama.cppHermes Agent
Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的一款 AI 智能体,支持使用本地模型运行。
Hermes Agent 适用于其聊天模板支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型。该代码片段首先启动一个本地 OpenAI 兼容服务器(GGUF 模型使用 llama serve,MLX 模型使用 mlx_lm.server),然后配置 Hermes Agent 以使用该服务器:
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Run Hermes
hermesOpenClaw
OpenClaw 是一个开源的个人 AI 智能体,可以配合本地模型运行。
OpenClaw 适用于其聊天模板支持工具调用的 GGUF 和 MLX 聊天模型。该代码片段首先启动一个本地 OpenAI 兼容服务器(GGUF 模型使用 llama serve,MLX 模型使用 mlx_lm.server),然后配置 OpenClaw 使用该服务器:
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M
# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
--auth-choice custom-api-key \
--custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
--custom-model-id "unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M" \
--custom-provider-id llama-cpp \
--custom-compatibility openai \
--custom-text-input \
--accept-risk \
--skip-health
# Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"Draw Things
Draw Things 是一款可在 Apple 设备上本地生成图像的应用程序。
优势:
- 完全在设备上运行文本到图像模型
- 可以导入基础模型和 LoRA
要在 Draw Things 中使用模型,请导航至某个 Diffusers 文本生成图像模型或 LoRA 的模型卡片,并点击“Use this model”。Draw Things 将打开并导入该模型。
Draw Things 仅在 macOS 上可用。
DiffusionBee
DiffusionBee 是一款用于在本地使用 Stable Diffusion 模型生成图像的桌面应用。
优势:
- 简单的图形界面
- 无需设置或命令行
要使用 DiffusionBee,请前往某个 Diffusers 文本生成图像模型的模型卡片,并点击“使用此模型”。DiffusionBee 将会打开并导入该模型。
DiffusionBee 仅在 macOS 上可用。
JoyFusion
JoyFusion 是一款在 Apple 设备上使用 Core ML 模型本地生成图像的应用。
要使用 JoyFusion,请导航到标记为 joyfusion 的 Core ML 文本到图像模型的模型卡片,并点击“使用此模型”。JoyFusion 将打开并导入该模型。
Update on GitHubJoyFusion 仅在 macOS 上可用。