早上刷微博看到@酱紫表分享他第一次在本地跑大模型，看得我手痒，于是在我这台 Mac Studio 上也安装跑了下。
安装过程很简单，一个软件，一行命令，就可以在 Mac 上使用大语言模型对话，就像用 ChatGPT 一样，而且 Mac 断网也可以用。
下面分享一下过程。
安装 Ollama
Ollama 是一款可以让电脑本地运行大语言模型（LLM）的工具，所以第一步是安装 Ollama。
打开官网 ollama.com，点 Download↓下载，然后选择 macOS 版下载即可。
把下载的 .app 文件放到「应用程序」文件夹即是安装（小羊驼🦙图标好可爱）。
第一次打开 Ollama 会提示安装命令行工具（Ollama 本身并没有 GUI（软件窗口）界面），输入 Mac 用户密码授予权限就行了。
接下来会提示你安装第一个本地模型 llama3.2。
复制 ollama run llama3.2 这行命令，打开 macOS 终端窗口，粘贴并回车，接着开始下载 llama3.2 这个本地模型，这个模型有 2GB。
等显示 success 就代表安装好了！现在可以使用这个模型（跟它对话）了。
在 Ollama 官网点 Models 就可以查看或者搜索所有的本地模型。
比如我们想下载阿里的「通义千问」大语言模型「qwen2」，先选择一种模型规格，简单来说规格数越大，模型体积越大，模型越“聪明”，但对电脑的性能要求越高。
复制安装代码粘贴到终端并回车（也可以手动输入），开始安装 qwen2:7b 本地模型。
安装完一个本地模型，会自动进入这个模型的对话界面。输入 control - D 快捷键可以退出此次对话。
怎么查看和删除已安装的本地模型？虽然 Ollama 没有 GUI（软件窗口）界面，但工具能做的操作并不多，也不复杂，只要在终端窗口输入 ollama 并回车，就能看到 ollama 的用法。
比如想查看本地安装了哪些模型，就输入命令： ollama list 并回车。
要开始使用某个本地模型，就用 ollama run 模型名字 并回车。
想删除某个本地模型，就输入命令： ollama rm 模型名字 并回车。
所有下载到本地的模型都被放在 macOS 用户目录下的 .ollama 这个隐藏文件夹下。如果你卸载了 Ollama，但忘记先删除本地下载的模型，也可以直接删除这个文件夹。
显示隐藏文件的快捷键 command - shift - .
本地模型位置👉 ~/.ollama/models/
以及 Ollama 程序会保持在后台运行，可以直接在菜单栏点开程序图标来退出。
如果你不习惯用终端命令行操作，也可以在 App Store 安装 Enchanted LLM 这款免费软件，它甚至支持 iPhone、iPad 和 Apple Vision。
Enchanted LLM 其实相当于给 Ollama 套了个 GUI 的壳，所以需要先打开 Ollama 并且安装了本地模型，才能在 Enchanted LLM 上使用这些模型。
Enchanted LLM 的软件界面是不是跟 ChatGPT 界面很像，而且即是你现在给 Mac 断网，也依然可以使用本地大模型对话。
因为是本地离线运行的，不受网络情况的影响，所以对话响应速度更快，并且没有隐私安全问题，而且使用几乎零成本，永久免费，无限次数对话，也方便开发人员本地进行相关开发调试。
不足之处就是如果想要更「聪明」的模型，需要下载更大的模型库，并且对电脑 CPU 性能和内存也有一定的要求，才能保证更好的体验。
想起来这并不是我第一次在 Mac 本地使用大语言模型，我常用的视频生成字幕工具 macWhisper 也是通过下载本地模型来做识别的，准确性和体验都不错，也不用担心隐私安全问题。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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