Jetson AI部署实操：1小时搞定LLM/VLM，效率极速翻倍！

各位跨境实战精英与技术同仁们，大家好！作为一名深耕跨境领域多年的老兵，我深知大家对前沿技术和实战工具的渴望。今天，咱们就聊聊英伟达Jetson平台上的边缘AI，特别是如何把大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）和机器人基础模型玩转起来，让咱们的跨境事业如虎添翼。

面对如今快速变化的全球市场，将先进AI和计算机视觉能力部署到小型、低功耗的边缘设备上，已经不再是可选项，而是实实在在的竞争力。想想看，机器人、智能摄像头、自动驾驶设备，它们都需要实时感知、理解并做出反应，而且还不能总依赖云端。因为一旦联网不稳定或数据隐私有顾虑，那可就麻烦了。英伟达Jetson平台，正是为了解决这个痛点而生，它以紧凑的GPU加速模块和开发套件，专为边缘AI和机器人应用量身定制。

下面，我将手把手带大家，将最新的开源AI模型在英伟达Jetson平台上运行起来。这些模型可以完全独立运行，即插即用，走到哪里都能部署。一旦掌握了基础，咱们就能迅速从简单的演示，拓展到搭建一个私密的编码助手，甚至是功能齐全的自主机器人，想想都激动人心！

一、教程一：你的专属AI助手——本地化LLM与VLM

要快速上手边缘AI，最好的办法就是先在本地运行一个大语言模型（LLM）或视觉语言模型（VLM）。在自己的硬件上跑模型，有两大核心优势：数据隐私无忧和网络延迟为零。

大家平时用外部API，数据难免要“出境”，隐私安全一直是大家关心的。但在Jetson上，无论是你的个人笔记、公司专有代码，还是摄像头的实时画面，所有数据都牢牢掌控在设备内部，绝不外泄，数据主权完全在你手中。同时，本地执行也彻底消除了网络瓶颈，交互体验自然是秒级响应，行云流水。

得益于开源社区的蓬勃发展，现在这一切变得触手可及。选择哪款Jetson设备，将决定你的AI助手能跑多大规模的模型：

• 英伟达Jetson Orin Nano超级开发套件 (8GB)：这套件非常适合快速、专业的AI辅助任务。你可以部署像Llama 3.2 3B或Phi-3这样高效的小型语言模型（SLM）。这些模型效率极高，社区在Hugging Face上经常发布针对特定任务（从编程到创意写作）优化的微调版本，在8GB内存下运行得飞快。
• 英伟达Jetson AGX Orin (64GB)：它拥有更大的内存容量和更强的AI计算能力，能够运行更大型、更复杂的模型，比如gpt-oss-20b，或是量化后的Llama 3.1 70B，提供更深度的推理能力。
• 英伟达Jetson AGX Thor (128GB)：这可是性能的“天花板”了，能让你运行100B+参数的巨型模型，将数据中心级的智能带到边缘。

如果你手里是AGX Orin，那现在就能立刻启动一个gpt-oss-20b实例，用vLLM作为推理引擎，Open WebUI作为友好的图形界面。

操作步骤如下：

docker run --rm -it \
 --network host \
 --shm-size=16g \
 --ulimit memlock=-1 \
 --ulimit stack=67108864 \
 --runtime=nvidia \
 --name=vllm \
 -v $HOME/data/models/huggingface:/root/.cache/huggingface \
 -v $HOME/data/vllm\_cache:/root/.cache/vllm \
 ghcr.io/nvidia-ai-iot/vllm:latest-jetson-orin vllm serve openai/gpt-oss-20b

然后，在新开的终端中运行Open WebUI：

docker run -d \
 --network=host \
 -v ${HOME}/open-webui:/app/backend/data \
 -e OPENAI\_API\_BASE\_URL=http://0.0.0.0:8000/v1 \
 --name open-webui \
 ghcr.io/open-webui/open-webui:main

一切就绪后，在你的浏览器中访问 http://localhost:8080。在这里，你就可以与LLM进行交互，并添加工具来增强其代理能力，比如搜索、数据分析和语音输出（TTS）。

然而，光有文字还不足以构建能与物理世界交互的智能体，它们还需要多模态感知能力。视觉语言模型（VLM）正成为添加这种能力的主流方式，像VILA和Qwen2.5-VL这样的模型，它们能够对整个场景进行推理，而不仅仅是识别单个物体。举个例子，给它一个实时视频流，它就能回答“3D打印是不是失败了？”或者“描述一下外面交通模式”这类问题。

在Jetson Orin Nano超级套件上，你可以运行像VILA-2.7B这样高效的VLM，用于基础监控和简单的视觉查询。如果需要更高分辨率的分析、多路摄像头流，或者同时运行多个智能体的场景，Jetson AGX Orin能提供额外的内存和计算空间，以应对这些更重的工作负载。

想要亲身体验？你可以从Jetson AI Lab启动Live VLM WebUI。它通过WebRTC连接到你的笔记本电脑摄像头，提供一个沙盒环境，将实时视频流传输给AI模型进行即时分析和描述。Live VLM WebUI支持Ollama、vLLM以及大多数兼容OpenAI服务器的推理引擎。

要使用Ollama启动VLM WebUI，请遵循以下步骤：

# 安装ollama (如果已安装则跳过)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取一个小型VLM兼容模型
ollama pull gemma3:4b

# 克隆并启动Live VLM WebUI
git clone https://github.com/nvidia-ai-iot/live-vlm-webui.git
cd live-vlm-webui
./scripts/start\_container.sh

接着，在浏览器中打开 https://localhost:8090 即可开始体验。这套配置为构建智能安防系统、野生动物监测器或视觉助手提供了一个强有力的起点。

（1）你能运行哪些VLM模型？

Jetson Orin Nano 8GB适用于参数量接近4B的VLM和LLM，例如Qwen2.5-VL-3B、VILA 1.5–3B或Gemma-3/4B。Jetson AGX Orin 64GB则面向4B–20B参数的中型模型，可以运行LLaVA-13B、Qwen2.5-VL-7B或Phi-3.5-Vision等VLM。而Jetson AGX Thor 128GB专为最庞大的工作负载设计，支持多个并发模型或单个大约20B到120B参数的模型——例如Llama 3.2 Vision 70B或120B级别的模型。

（2）想深入挖掘？

视觉搜索与摘要（VSS）技术能帮你构建智能归档系统。你可以根据视频内容而非文件名进行搜索，并自动生成长视频的摘要。对于任何希望整理和解读大量视觉数据的跨境朋友来说，这是VLM工作流的自然延伸。

二、教程二：基于基础模型的机器人技术

机器人领域正在经历一场根本性的架构变革。几十年来，机器人控制一直依赖于僵化、硬编码的逻辑和独立的感知流水线：检测物体、计算轨迹、执行动作。这种方法需要针对每个特殊情况进行大量的、手动的调整和显式编程，使其难以大规模自动化。

如今，行业正朝着端到端模仿学习的方向发展。我们不再编写明确的规则，而是使用像英伟达Isaac GR00T N1这样的基础模型，直接从演示中学习策略。这些是视觉-语言-动作（VLA）模型，它们从根本上改变了机器人控制的输入-输出关系。在这种架构中，模型会接收来自机器人摄像头的连续视觉数据流，以及你的自然语言指令（例如，“打开抽屉”）。它处理这种多模态上下文，直接预测下一个时间步所需的关节位置或电机速度。

然而，训练这些模型面临着一个巨大的挑战：数据瓶颈。与在互联网文本上训练的语言模型不同，机器人需要物理交互数据，而这些数据的获取成本高昂且耗时。

解决方案在于模拟。通过使用英伟达Isaac Sim，你可以在物理精确的虚拟环境中生成合成训练数据并验证策略。你甚至可以进行硬件在环（HIL）测试，即Jetson运行控制策略，同时连接到由英伟达RTX GPU驱动的模拟器。这让你能够在投入物理硬件或尝试部署之前，验证整个端到端系统，从感知到执行。

一旦验证通过，工作流程将无缝过渡到现实世界。你可以将优化后的策略部署到边缘设备上，TensorRT等优化技术使得基于Transformer的复杂策略能够以实时控制循环所需的低延迟（亚30毫秒）运行。

无论你是要构建一个简单的机械臂，还是探索类人机器人形态，这种“在模拟中学习行为并部署到物理边缘”的范式，已经是现代机器人开发的标准。今天你就可以开始尝试这些工作流程。GitHub上的Isaac Lab评估任务仓库提供了预构建的工业操作基准，比如螺母倾倒和排气管分类，你可以在模拟中测试策略，然后部署到硬件。一旦验证成功，GR00T Jetson部署指南会引导你完成在Jetson上转换和运行这些策略，并进行TensorRT优化推理的过程。

对于那些希望在自定义任务上进行GR00T模型后训练或微调的朋友们，LeRobot的集成让你能够利用社区数据集和工具进行模仿学习，弥合了数据收集和部署之间的鸿沟。

加入社区： 机器人生态系统充满活力且不断发展。从开源机器人设计到共享学习资源，在这条道路上你并不孤单。论坛、GitHub仓库和社区展示提供了灵感和实用指导。加入LeRobot Discord社区，与志同道合者一起构建机器人的未来。

没错，构建一个物理机器人确实需要付出努力：机械设计、组装以及与现有平台的集成。但智能层则不同。这正是Jetson所提供的：实时、强大，且随时可以部署。新媒网跨境获悉，Jetson的普及正不断降低高阶AI的门槛。

（1）哪款Jetson适合你？

• 如果你只是刚开始接触本地AI，运行小型LLM或VLM，或者构建早期机器人和边缘原型，那么**Jetson Orin Nano超级套件 (8GB)**是你的不二之选。它特别适合爱好者的机器人项目和嵌入式项目，在这些场景下，成本、简洁性和紧凑尺寸比最大模型容量更重要。
• 如果你是爱好者或独立开发者，希望运行一个功能强大的本地助手，尝试代理式工作流，或者构建可部署的个人流水线，请选择Jetson AGX Orin (64GB)。64GB的内存让你更容易在单个设备上结合视觉、语言和语音（ASR和TTS）模型，而不会频繁遇到内存限制。
• 如果你的用例涉及超大型模型、多个并发模型，或对边缘设备有严格的实时性要求，请毫不犹豫地选择Jetson AGX Thor (128GB)。

（2）下一步：如何开始？

准备好深入研究了吗？以下是入门步骤：

• 选择你的Jetson：根据你的抱负和预算，选择最适合你需求的开发套件。
• 刷机与设置：我们的入门指南让设置变得简单明了，你可以在不到一小时内完成并开始运行。
  • Jetson Orin Nano开发套件：入门指南
  • Jetson AGX Orin开发套件：入门指南
  • Jetson AGX Thor开发套件：入门指南
• 探索资源：
  • Jetson AI Lab：提供全面的教程和预构建容器（Open WebUI、Live VLM WebUI等）。测试你的第一个模型吧。
  • 社区论坛：与其他开发者交流，分享项目，获取支持。
• 开始构建：选择一个项目，深入GitHub上的教程项目，看看能实现什么，然后进一步突破。

英伟达Jetson家族为开发者提供了设计、构建和部署下一代智能机器的工具。

风险前瞻与合规性

在拥抱边缘AI带来的巨大便利和能力时，我们也要对潜在风险保持警惕，并确保合规性。

首先是数据隐私与安全。尽管本地化部署大大提升了数据安全，但设备本身的物理安全、访问控制、以及模型可能存在的数据偏见和漏洞，仍需高度关注。确保操作系统和依赖库及时更新，采取强密码策略，并对敏感数据的访问进行严格权限管理，是基本要求。

其次是模型伦理与偏见。AI模型，特别是LLM和VLM，其训练数据可能包含偏见，导致模型输出不公平或歧视性内容。在实际部署中，我们需要对模型的输出进行审慎评估和持续监控，尤其是在涉及决策或公共服务的场景中。

再者是技术迭代与兼容性。开源社区发展迅速，模型和框架更新频繁。在生产环境中，需要有稳定的版本管理策略和兼容性测试流程，以避免因版本冲突导致系统不稳定。同时，对于机器人等物理系统，确保AI控制的安全性和鲁棒性至关重要，避免因AI失控造成物理损伤。

最后，知识产权与开源许可。使用开源模型和工具时，务必仔细阅读并遵守其开源许可协议，避免潜在的法律风险。

教程时效性说明

本教程基于当前（2025年）英伟达Jetson平台及相关开源技术生态的最新进展编写。

AI技术，尤其是大模型领域，正以惊人的速度迭代。本教程中的模型推荐、软件版本和操作指令，在短期内（通常是未来6-12个月）应该保持高度有效。但随着新的模型、更优化的框架或操作系统更新的推出，部分指令可能需要微调或更新。

建议各位在实践过程中，密切关注英伟达官方开发者博客、Jetson AI Lab以及相关开源项目的GitHub仓库，获取最前沿的信息和更新，以确保你的系统始终运行在最佳状态。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/jetson-ai-deploy-llm-vlm-1hr-efficiency.html