本地人工智能速成课程：本地运行模型并进行实际工作

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：30m

你将学到什么

• 只需 0 美元即可在自己的计算机上运行真实的 AI 模型，无需订阅，无需 API 密钥，完全离线且私密。
• 使用适用于任何 Mac 或 Windows PC 的简单内存查找表，准确找出您的计算机可以运行的内容。
• 选择正确的跑步者（Ollama 或 LM Studio）和模型，并用简单的英语阅读模型名称，例如 qwen3:14b-q4。
• 通过本地 API 将本地模型连接到实际工作：您的代码编辑器、脚本或小型应用。

要求

• 无需具备本地人工智能或机器学习经验。
• 课程从零开始，并在使用前用通俗易懂的语言解释每个术语。

描述

大多数人认为运行真正的人工智能意味着每月订阅和每次使用时都会增加的 API 账单。没必要。您今天可以免费下载的开放模型大致相当于一两年前的付费模型，对于大多数日常工作来说，这已经足够了。

这是关于在自己的计算机上运行人工智能模型的实践速成课程。无需订阅，无需 API 密钥，您的数据永远不会离开您的机器。最后，您将拥有一个在本地运行并连接到您的实际工作的真实模型，而不仅仅是您尝试一次后就忘记的聊天窗口。

我们从无到有，并保持简单。您将了解真正重要的四个决定：

• 硬件：如何使用简单的内存查找表准确判断您的 Mac 或 PC 可以运行什么。
• Runner：使用哪种工具（Ollama、LM Studio 或 llama.cpp），以及为什么选择并不像人们担心的那么重要。
• 模型：如何阅读令人困惑的模型名称、量化和专家混合的简单含义以及从哪些模型开始。
• 第一个任务：安装一个运行器，运行您的第一个模型，然后将其投入使用。

然后，您将通过本地 API 将本地模型连接到真实工具（代码编辑器、编码代理、脚本或小型应用程序）。而且因为诚实很重要，您还将了解本地人工智能何时是错误的选择，以及如何将艰苦的工作转移到云端。

本课程面向希望人工智能在自己的机器上运行但尚未设置的工程师和技术人员。无需本地人工智能经验，每个术语在使用前都会用通俗易懂的语言进行解释。如果您已经从源代码运行 llama.cpp，那么其中大部分内容都会很熟悉。

这也是一门生活课程。同样的机器、同样的方法运行的不仅仅是文本，包括图像生成、语音转文本、文本转语音，甚至视频，并且根据学生的要求添加新的模块。

本课程适合谁

• 希望 AI 在自己的计算机上运行但尚未设置的工程师和技术人员。
• 想要为日常工作（例如聊天、文档摘要和代码帮助）提供私人、0 美元 AI 设置的开发者。
• 任何发现本地 AI 工具势不可挡并希望有一条从零到可行模型的清晰路径的人。