个人搭建AI大模型需要考虑以下几个方面：

1、硬件设备：AI大模型通常需要强大的计算能力，因此你需要一台高性能的计算机或服务器。这可能包括GPU（图形处理单元），因为它们在处理大规模数据和运行复杂的机器学习算法时非常有效。

2、软件环境：你需要安装一些软件工具，如Python编程语言、深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）、以及用于数据处理和模型训练的其他工具。

3、数据集：你需要一个大型的数据集来训练你的模型。你可以从公开的数据集中获取数据，或者自己收集数据。

4、模型选择：根据你的任务需求选择合适的模型。例如，如果你的任务是图像识别，你可能会选择卷积神经网络（CNN）；如果是自然语言处理任务，你可能会选择循环神经网络（RNN）或Transformer模型等。

5、训练模型：使用你选择的深度学习框架来训练你的模型。这可能需要大量的时间和计算资源。

6、优化和调整：训练完成后，你可能需要对模型进行优化和调整以提高其性能。

7、存储空间：训练和存储大型模型可能需要大量的存储空间。

8、时间和耐心：训练一个大型模型可能需要很长时间。

9、技术知识：你需要有深度学习和机器学习的知识，以及编程技能。

10、成本：硬件设备、电力消耗、云服务等都可能产生费用。

总的来说，虽然个人搭建AI大模型是可行的，但需要投入大量的时间、金钱和技术知识。