选 Llama 开源模型方案前先回答这 5 个问题
在「本地与开源」类工具里，Llama 开源模型的定位是：Meta 发布的开放权重大模型系列。
这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。
先回答这 5 个问题
- 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
- 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
- 是否需要接入其他系统（API、集成）？
- 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
- 预算由个人承担还是公司报销？
对应的选择
| 你的情况 | 建议 |
|---|---|
| 偶尔使用、先体验 | 免费版或试用，先跑通一个任务 |
| 每天使用的个人 | 个人付费版，按月订阅便于随时调整 |
| 3 人以上协作 | 团队版，关注共享空间、权限与账单管理 |
| 需要接入系统 | API 或开发者方案，按用量计费并设上限 |
| 有合规要求 | 企业版或私有化，先审数据处理协议 |
不同产品的方案名称和权益差异很大，Llama 开源模型具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。
试用期内该测什么
私有知识问答
输入：一批不能上传云端的内部文档。
在本地搭建问答：本地模型负责回答，文档向量化存储在本机，回答时注明出处段落，断网情况下验证仍可使用。
验收标准：断网可用。
补充练习
本地部署试跑
准备材料：一台有独立显卡或大内存的电脑。
按官方文档在本机部署，选择一个适合显存的模型尺寸，运行一个简单的对话或推理测试，记录显存占用和生成速度。
验收标准：记录了资源占用。
接入现有应用
输入：一个已有的业务系统。
通过兼容 OpenAI 格式的接口把本地服务接入现有系统，设置超时和并发上限，先在测试环境跑通。
验收标准：超时与并发有限制。
小规模微调
输入：几百条高质量问答数据。
用这批数据做一次 LoRA 微调：划分训练集和验证集，记录训练参数，微调前后用同一批问题对比效果。
验收标准：有前后对比。
常见问题：显存不足无法加载
换用更小的模型或更低的量化等级，或启用 CPU 卸载。
常见问题：服务对外暴露有风险
只监听内网地址，加认证和反向代理。
常见问题：中文效果不理想
优先选择中文训练数据充足的模型。
概念补充：GGUF
llama.cpp 生态常用的模型文件格式。
概念补充：推理框架
负责加载模型并高效生成结果的软件。
适合人群：医疗机构行政人员
医疗机构行政人员可以用 Llama 处理文书整理、患者沟通材料等工作。需要注意：AI 不得替代医生诊断，患者信息必须按法规保护。
适合人群：数据分析师
数据分析师可以用 Llama 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
适合人群：软件工程师
软件工程师可以用 Llama 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
写在最后
本文基于 Llama 开源模型公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Llama 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。