阿小信的博客

在 Ollama 中通过 Modelfile 自定义量化模型，可以让你在 Ollama 上运行任何 GGUF 格式的模型，并精确控制量化精度、推理参数和行为模板。本文将手把手教你掌握这一核心技能。

随着 AI 技术的爆发，越来越多人希望在自己的电脑上运行大模型，而不是依赖云端 API。本地部署不仅能保护数据隐私，还能免费使用、无限调用。那么，本地部署大模型有什么用？需要什么显卡？有哪些好用的工具？本文将从零开始，为你全面梳理本地部署大模型推荐、配置要求、知识库搭建、实战教程以及最新趋势。无论你是开发者还是普通用户，都能找到适合自己的方案。

对于想本地部署 AI 大模型却不知道自己的电脑能不能跑？尤其手持 Intel Mac 的开发者，总被“高配置门槛”劝退？本文也将从内存、显存核心逻辑入手，拆解个人学习、业务部署的全配置阶梯，搭配 Ollama 工具与量化技巧，让不同设备都能流畅运行大模型。

在软件开发与日常运维中，代码搜索是最频繁也最容易被忽视的效率瓶颈。传统的 grep 命令虽然经典，但在大型项目中往往显得力不从心——速度慢、需要手动排除目录、输出杂乱无章。

而 ripgrep (rg) 作为新一代命令行搜索工具，凭借比 grep 快 10~300 倍的极速性能、默认遵守 .gitignore 的智能过滤以及人性化的彩色输出，成为了越来越多开发者、DevOps 和开源贡献者的首选。

本文将从详尽的功能对比、性能实测数据到实战技巧，详细介绍 ripgrep 的用法以及和 grep 的区别。

第一次听到「Long-Horizon Coding」这个词的时候，我脑子里想的是「哦，就是写很长的代码了」。后来查了下资料才发现，完全不是这么回事。这个词跟红杉资本那篇 《2026: This is AGI》 有很大关系 。他们直接把 Long-Horizon Agents（长程智能体）定义为「功能上的 AGI」——也就是 AI 终于从「聊天框里的回答机器」变成了「能自己把事情搞定的执行者」。

本文关键词：Long-Horizon Coding、长程代码生成、AI 编程智能体、SWE-bench、代码智能体基准测试、自主软件开发

在 Ollama 使用教程：本地大模型部署工具完全指南 中提到过 Embeddings，但写得比较简略。这篇文章单独展开说一下，因为我发现很多人在做 RAG（检索增强生成）时卡住的点其实并不在模型本身，而是对 Embeddings 的理解不够透，导致后面检索出来的东西质量很差。本文从Ollama Embeddings嵌入向量基础概念入手，详解其用法、场景及实操步骤，破解常见踩坑点，搭配 Ollama 命令速查手册 ，新手也能轻松上手。

搞应用开发的 CURD 程序员，该如何理解多模态 AI 大模型？

最近打算认真写一点关于 AI 方面的学习笔记。本文是我整理的多模态相关的内容，不是那种底层原理——太底层的我也看不懂——只是用自己的理解记录一下大概的实现原理。如果你也是写业务代码的，对 AI 有点兴趣但又不想啃论文，这篇文章应该适合你。

想本地部署大模型，却被复杂配置、命令操作劝退？这篇Ollama全实操指南，从基础定义、多系统安装，到模型运行、量化自定义，手把手教你上手，新手也能快速实现本地大模型自由。

第一次听说 Ollama 是2025年，那时候其实没太在意，觉得大概又是某种跑模型用的轮子。但实际用了一段时间之后发现，这玩意儿确实值得写一篇笔记。

你可能会问，鼠标右键就能打印网页，为什么还要自己编程实现这种需求。我的回答是：第一，做网页永远优先考虑移动端的体验；第二，需要精细化控制生成的PDF内容，而非打印整个HTML网页。

项目做完了，用到了html2canvas，虽然代码是AI写的，但是还是碰到了很多不好解决的问题，不过总归是解决了，现在回过头静下心来认真学习一下 html2canvas，以及总结一下各类问题的解决方法。

写在前面（AI整理说明）

本文内容由 Kimi AI 根据阿小信（axiaoxin）公开网络资料自动整理生成，包括博客、GitHub、微博等渠道。所有语录均为阿小信本人公开发表的原话或基于原文的准确提炼，未做改编，仅按主题归类。

我用同样的提示词分别让ChatGPT和Kimi帮我生成了我自己的人物海报内容，ChatGPT直接给了我图片，而Kimi先给了我文字整理，再把文字做成了HTML网页。

使用的提示词：

从鹈鹕骑自行车到长时程编码王者：Kimi K2.6登顶Hacker News热榜，让全球AI社区重新认识中国开源力量！

中国开源AI，正在改变全球游戏规则。

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在混乱和黑暗的世界里，我像一个没有人支援的斗士。

这些混乱和黑暗已充斥房间的每一个角落，
只要转动眼睛朝四处看看，
它随处可见，无所不在。