# 🗓️ 每日 AI 学习卡片 · 2026-07-30

> 前两天我们了解了 **AI Agent（智能体）** 和 **RAG（检索增强生成）**。今天换个能立刻上手、且和这两者都强相关的方向——把大模型真正装进你自己的电脑里。

## 1️⃣ 今日主题：本地部署大模型（Ollama）

**一句话理解**：用 Ollama 这款工具，在你的笔记本/台式机上免费、离线、隐私地运行开源大模型（如 Qwen、Llama、Gemma），不依赖任何云端服务。

**为什么值得学？**
- 🔒 **隐私可控**：数据不出本机，适合处理私人笔记、公司内部资料。
- 💰 **免费 + 离线**：一次装好，后续不花一分钱，断网也能用。
- 🧱 **承上启下**：它是你前两天学的 Agent / RAG 的"本地发动机"——很多本地知识库、个人 AI 助手都跑在 Ollama 之上。
- 🚀 **趋势正热**：2026 年端侧小模型（如 Qwen2.5、Gemma 3）能力大涨，4GB 显存/纯 CPU 就能跑起来，普通人完全够用。

## 2️⃣ 学习资源（平台搜索链接）

- **B站**：https://search.bilibili.com/all?keyword=Ollama本地部署大模型
- **抖音**：https://www.douyin.com/search/Ollama本地部署大模型
- **小红书**：https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=Ollama本地部署

> 搜索建议：挑一个「10 分钟内从零到跑通」的实操视频，跟着做一遍印象最深。

## 3️⃣ 今日小任务（约 10 分钟，动手实践）

1. 打开官网 **ollama.com** 下载并安装（Windows / Mac 都有一键包）。
2. 装好后打开终端/命令行，运行：
   ```bash
   ollama run qwen2.5:0.5b
   ```
   （`0.5b` 很小，几乎任何电脑都能跑；想更聪明可换 `1.5b` 或 `7b`，但更吃内存）
3. 等它自动下载完，直接对它说一句：**"用一句话解释什么是大模型？"** 看它怎么答。
4. 进阶试两条命令：
   ```bash
   ollama pull llama3.2   # 再拉一个模型
   ollama list            # 看看你本机有哪些模型
   ```

**✍️ 记录一下（发在群里或存到笔记）**：它回答得准不准？和你在网页上用的在线大模型比，速度/质量感觉如何？这一句感受就是今天的学习收获。

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*明天预告：Prompt 工程进阶——用「角色 + 任务 + 约束 + 示例」四要素，让模型输出质量翻倍。*