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。

安装更多本地模型

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。

不喜欢命令行操作？

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。

本地大语言模型的好处和不足？

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。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

?学会后的收获：?
• 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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