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。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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