求推荐无WSL的Windows仅CPU环境可本地运行的开源聊天LLM

以下几个开源聊天LLM模型可以仅通过Python及用户级安装的包实现Windows本地运行，无需WSL、Node.js等需要管理员权限的工具：

• Llama 2（7B/13B量化版）
  借助llama-cpp-python库可轻松运行，该库支持Windows CPU，且能通过用户权限安装：

  1. 安装依赖：pip install llama-cpp-python --user
  2. 下载量化后的Llama 2模型（推荐gguf格式的q4_0/q4_K_M版本，内存占用低）
  3. 运行示例代码：

     from llama_cpp import Llama
     llm = Llama(model_path="./llama-2-7b-chat.Q4_0.gguf")
     output = llm.create_completion(
         "你好，请介绍一下你自己",
         max_tokens=100,
         stop=["\n"],
         echo=True
     )
     print(output["choices"][0]["text"])
     

• Mistral-7B
  轻量化高性能模型，支持gguf格式，使用方式和Llama 2完全一致：

  1. 安装llama-cpp-python：pip install llama-cpp-python --user
  2. 下载Mistral-7B的gguf量化模型
  3. 替换上述代码中的模型路径即可运行

• Qwen-7B（中文版）
  针对中文优化的开源模型，支持gguf格式，适合中文对话场景，操作流程同上

• Falcon-7B（量化版）
  可通过transformers+accelerate库运行，无需管理员权限：

  1. 安装依赖：pip install transformers accelerate --user
  2. 加载量化后的Falcon-7B模型（需确保模型文件已本地下载）
  3. 运行对话代码

通用注意事项 #

• 所有Python包安装时加上--user参数，会将包安装在当前用户目录下，无需管理员权限
• 优先选择4-bit量化的模型，这类模型内存占用通常在4-8GB左右，普通Windows CPU设备即可运行
• 无需额外安装任何系统级工具，仅依赖Python环境

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bitterjam