当然，除了对话以外，Kobold Lite还有更多可能性。
你可以将它和AI语音、AI绘图的端口连接在一起，这样在对话的同时，可以自动调用AI语言为生成的文本进行配音，也可以随时调用AI绘图来画出当前二人交谈的场景。
在此之上，你甚至可以使用更高阶的SillyTarven前端，来实现GIF、HTML内容在对话中的植入。
当然这些，都是后话了。
总结好，部署本地大模型的教程就到这了。
文章里面提到的软件和大模型，我都已经传到百度网盘里了，感兴趣的读者可以自取。
就我这大半年的体验来看，目前本地大模型的特征还是「可玩性强」。
只要你的配置足够，你完全可以把大语言模型、AI语音、AI绘图和2D数字人连接在一起，搭建起属于自己的本地数字人，看着在屏幕中栩栩如生的AI角色，多少让人有种《serial experiments lain》那样的恍惚感。
不过这类开源大模型，通常数据都会比较滞后，因此在专业性知识上会有比较明显的欠缺，实测大部分知识库都是到2022年中旬为止，也没有任何调用外部网络资源的办法，辅助办公、查阅资料时会遇到很大的局限性。
在我看来，理想的大语言模型体验应该是端云互动的。
即我可以在本地，利用自己的大模型建立自己的知识库，但是需要用到时效性信息的时候，又能借助互联网的力量获取最新资讯，这样既可以保护个人资料的隐私性，也算是有效解决了开源大模型信息滞后的问题。
至于本地角色交流这块，如果大家感兴趣的话……
要不，我把雷科技的角色卡给整出来？
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