要在U盘上实现人工智能，核心是把可离线运行的AI环境做成便携形态。最实用的方案有三种：便携工具包、可启动系统盘与USB硬件加速器搭配。优先选用轻量量化模型与跨平台运行时，采用exFAT/NTFS文件系统，提供一键启动脚本与基准测试，实现插入即用的离线推理。通过加密分区、哈希校验与最小化数据存放保障隐私与合规；在有GPU/NPU时启用OpenVINO、TensorRT或Core ML等后端提升性能。这样即可在不同宿主设备上稳定获得随身AI体验。

本文围绕在移动硬盘上部署大模型的完整路径给出实践建议：选用适合离线推理的量化格式（如GGUF/GPTQ/AWQ）与支持内存映射的引擎（如llama.cpp、Ollama），以NVMe便携式固态＋USB3.2/UASP获得稳定带宽，并为exFAT/NTFS/ext4等文件系统进行合适配置与目录规划。通过预热加载、页缓存与顺序读优化降低首次延迟与随机I/O影响，结合加密、哈希校验与签名验证实现合规分发。在Windows、macOS、Linux上以路径映射或容器绑定挂载快速启停服务，建立manifest与版本化管理以保障长期运维。整体结论：采用“轻量模型＋量化＋mmap＋高性能外置盘”的组合，既能在断网与受限场景稳定落地，又可随插随用实现便携式智能能力。

千问大模型通过“Transformer解码器主干 + 多语种高质量语料 + 分布式训练 + 指令对齐与安全治理 + 高效推理部署”的系统工程搭建完成。核心做法是先以中文与英文等多域数据进行大规模预训练，再用SFT与偏好学习（如RLHF/DPO）实现可控与合规的输出，最终以vLLM/TGI等推理栈配合量化与KV Cache实现高吞吐低时延。整体路径强调数据治理、算力优化与评测闭环，并在企业场景中与RAG与工具调用协同，形成可复用、可迭代的落地方法论。

下载好大模型后，建议按“选推理引擎—配硬件与依赖—匹配或转换格式—服务化启动—性能与合规优化”路径执行：桌面端选Ollama或Llama.cpp快速本地运行，服务器并发场景用vLLM或TGI，国内生态可用LMDeploy并结合TensorRT-LLM做性能增强；重点匹配VRAM/RAM与上下文窗口，采用INT4/INT8量化降低显存与成本，合理配置批量、KV缓存与采样参数以平衡吞吐和p95延迟；同时建立日志、鉴权与合规治理体系，确保私域数据安全与可观测性，最终实现从验证到稳定生产的本地部署。