在Mac上运行本地AI：Ollama、LM Studio，以及7B模型究竟能做什么——配套视频

Tech With Tim

简洁直接的Ollama实操教程——安装、拉取模型、对话，然后用Python调用本地HTTP API，并通过Modelfile创建自定义模型。内容恰好覆盖文章所述的Mac日常使用流程，也讲解了如何根据机器的RAM考虑模型大小。

您应该从中获得什么: 安装本地模型运行器，拉取一个小型模型，并在投入实际工作前理解隐私与性能之间的权衡。

先观看或了解: 能熟练使用终端，并基本了解本地模型的表现会因大小、量化方式和硬件而有很大差异。

Kevin Stratvert

通过图形界面完成与Ollama相同的工作流：下载LM Studio、拉取Llama或Gemma模型、进行对话，以及放入PDF并就其内容提问。适合不想一直使用终端的读者，也有助于直观比较1B–3B模型与更大模型的实际表现。

您应该从中获得什么: 通过图形界面尝试本地AI，并比较小型模型与托管式前沿模型的表现。

先观看或了解: 明确你希望本地运行模型的原因：隐私、离线使用、成本控制或实验。