gemma安装到单片机

今天给大家带来手机本地部署大模型，无需网络支持 ios， 安卓无需特殊网络环境。当然了，今天部署的是谷歌最新发布的模型，小模型的性能大家都懂得，娃娃可以正当生产力，还需要等待发展一段时间，和电脑的本地部署是一个道理。 那么我们先进入 ios 的 教程其实非常非常简单。首先先进 app store 下载如图的应用 google ai edge gallery， 安装好之后，我们直接打开进入 ai 对 话， 会发现我们首次运行的时候会让你下载模型，因为我手上的这台设备是 iphone 十五 plus， 因此我选择下载这个折中的它推荐的二点五 g 的 模型， 等待它下载完成之后，我们可以和它对话看看。这个时候我进入飞行模式，把网络给关掉，它是完全本机运行的，会发现我们已经可以和它对话了，只不过在运行的过程中，它可能有点微微发热。当然了，小模型的智商就是这样，和它进行一些简单的对话是可以的。 那么接下来我们进入安卓的部分，然后我拿来做演示的这台手机是荣耀八零二， 在国产的安卓机上，我们有两种安装方式，第一是通过 apk， 也就是安装包进行下载，第二种方式就是你需要一些手段，对吧？上网的手段，然后进谷歌商店里进行下载，下载好打开之后和 ios 里的使用是一样的，我们首次进入的时候，点击下载模型，同样还是这个二点五 g 的， 然后就可以和他进行对话，我们可以问两个问题来看看效果，嗯，就比如说我离加油站五百米，我是应该开车去还是走路去看看他怎么回答？ 最后我们就会发现没有说必须开车去，对吧？去加油站。所以说小模型的这个智商这一块肯定是和 ap 还远远比不了， 但是这也代表着这给我们一种可能性，随着科技的发展，模型的发展以及手机硬件性能的发展，拥有一台纯本地部署的 ai 助手将成为可能。那我们今天教程就到这里，非常简单，我们下期再见。

bingo， 家人们准备好实现 tiktok 自由了吗？相信大家这几天都听说了谷歌发布了最强的本地开源模型揭幕四，那么有人就要问了，这跟 tiktok 自由有啥关系呢？反正我的电脑又跑不动，那我来告诉你，这款模型它甚至可以在手机上入手，而且重点是它的三十二 b 版本，甚至 几乎堆平一千一百个模型，但它的大小才增加了三十分之一，这是什么概念？相当于你十年前的老电脑都能跑，因为这家伙才六个亿。那么话不多说，现在我就来教大家如何在电脑上部署这款谷歌最强开源本地模型，均码式实现偷啃自由 开始，首先第一步呢就是我们要打开我们的浏览器，在这里面我们需要先下载一个欧拉玛平台，因为我们的模型是需要有一个平台才能跑的，然后目前市面上主流的就是欧拉玛这个平台，然后我们点一下进入它的官网， 进入官网之后呢，可以看到右上角有一个黑色的按钮，登录的就是下载，我们直接点一下登录， 进入之后他会有三个选项给我们选择，也就是说你是哪个系统的版本，然后我这边是 windows 系统，所以我就直接选择 windows， 然后下面有两个安装的方式，分别是在 power show 里面安装，还有一个是直接在浏览器下载安装，这边为了我方便演示，我就直接选择 download 或 windows， 直接在浏览器里面下载， 点击之后可以看到这个浏览器已经在下载我们的欧拉玛了，然后这个时候我们就等待它下载完就可以了，但是我这边在演示教学之前已经下过这个文件了，所以我就再下一遍，我直接点开这个，然后我们双击它开始安装， 当我们双击运行这个 r 码之后，他会给我们两个选项，我们直接点这个 install 开始下载就可以了，然后我们静静等他下载完，下载完之后我们就可以进入到下一步选择模型。 放完之后，我们这一步来到模型市场上去选择我们的加码模型，模型在这个页面，在这个链接我们点进去， 点进来之后就可以看到这个是詹姆斯的下载地址，但是我们不要着急去下载，我们第一步要先看我们的电脑适合哪一种模型，那怎么去判断自己的电脑能带动哪个模型呢？我们需要用到就是查看自己的电脑显存， 因为每个人的电脑型号都不一样，所以这一步呢，我建议大家直接去问 ai 怎么查一下自己的显存， 然后我这个电脑是六千一百四十四，也就是六千一百四十四除以一千零二十四，我这个电脑就是六 g 的 显存，那么六 g 的 显存呢？我们来到这个模型市场，我们可以选这个 e 四 b 这个模型，因为再大的 模型我们这个电脑就吃不下了。当然如果你的电脑有三十二 g 以上的显存，我是比较推荐二十六 b 或者三十一 b 的 这个模型的。嗯，但是在三十二 g 以下的电脑我都是比较推荐，就是不要上那么大的模型，用一次 b 就 足够了。 然后我们进入这个页面之后，可以看到欧拉玛的官方是给了我们一条终端指令，然后我们复制下来，回到我们的终端， 然后滑到最下面，我们右键粘贴点回车，然后这时候就开始下载这个模型了，我们等待这个模型下载完之后，就可以进入到下一步测试模型。 ok， 那 这样这个终端界面出现是 size 的 标识的时候，就代表我们已经安装成功了。然后我们打开我们的 rama， 进入之后呢，我们滑到这个最底下，就可以看到这是我们刚下载的模型 e 四 b， 我 们点他， 点完之后，我们开始试着跟他对话一下，给他发一个你好吗？然后进入这个思考，基本上就可以确定文本对话是没有问题的了。好，他已经给了我们回答，然后我们现在开始做一下图像测试，给他一张图片，然后帮我看看这张图片有什么， 在左边是一个男的坐在车上，然后呢后面是海，看他会不会准确识别出这个回答， 他现在已经给了我们回答，他说这是一辆白色的大众，然后人物的描写和文字的标识 以及地点，沙滩，海水，山体，甚至天空的色彩以及光线都给我们描述出来了。 那看得出来他这个扎马四对于图形的形容还是非常的细致的，大部分我们能看得见的，看不见的他都能识别，而且也很准确。 ok， 相信大家是经过上面的教学步骤后，都已经成功安装好了扎马四模型。之后呢，大家不仅可以把这个欧拉玛接入你们的龙虾或各个支持本地模型的软件中，实现真正的 token 自由，而且这个模型是典型 通用模型，不仅仅可以做到语言聊天，还能做到识别图像，提取语音。最重要的是它是全本地运行的模型， 可以真正的做到离线用的，同时还不用担心任何的隐私泄露等安全问题，你可以放心的交给他处理你的一切文件，例如知识产权、医疗记录、诉讼材料、商业计划书等等，因为他只是属于你的本地模型，他不会泄露你的任何文件。 好的，那么咱们这期视频就到此结束，希望大家看到我的视频有所收获，咱们下期再见！拜拜！

昨天，谷歌发布了迄今为止最强大的 gemma 四本地大模型系列，让众多本地 l l m 爱好者欣喜若狂。 特别令人兴奋的是， gemma 四基于 gemini 三技术开发，根据公布的基准测试结果，其性能甚至超越了规模高达其二十倍的竞争对手。但抛开所有技术细节这些，我稍后会讲到。此次发布中最引人注目的它是 apache 二点零。 看起来谷歌终于听起了开元社区的呼声。如今， game 四已完全开放，允许商用的 app 二点零许可证发布了。 这意味着你可以用这个模型做几乎你想做的任何事情，完全自由，不受公司绑定，对您的数据和产品拥有绝对控制权。今天我要在我的笔记本上安装并测试这个模型，可能还会在台式机上试一下，看看它是否足够好，能作为我的主要本地模型使用。 但有个重要说明，我不是想用这个替代付费模型。我把詹姆斯视为对付费模型的补充，适用于不太复杂的任务，或我不希望数据离开本机的情形。嗨，我是 nick， 从事软件开发已超过二十年， 在这个频道，我分享自己在 it 领域的经验、见解与思考。所以，为了今天在我的电脑上运行 jm 四，我将使用 lm studio。 如果你还没用过这个工具，看看我频道上的视频，里面解释了这是什么，以及如何使用它。 好的，首先，我会尝试在我的 macbook 上安装这个模型，因为正如我所说，我希望它能随时可用。不幸的是，我的 macbook 只有二十四 gb 内存，所以我会在那里安装一个较小版本的模型，参数规模为两百六十亿或三百一十亿的更大变体，我将安装在台式机上。 该模型有多个量化版本可供选择，我就选最大的那个，毕竟大小差异不大，但输出质量应该更好。 模型下载期间，让我先回顾一下谷歌在公告中强调的几个关键特性。首先，这些模型在设计之初就考虑到了基于智能体的工作流，他们原声支持函数调用，并能生成干净的结构化 g s o n。 第二，所有版本都是多模态的， 他们能处理图像和视频，而较小的模型一二 b 和一四 b 甚至拥有原声音频支持，这意味着他们可以直接理解语音。 第三，这些模型配备上下文窗口，小版本为十二万八千个 token， 大 版本则为二十五万六千个 token， 这应能让他们胜任大型代码库的处理。不过这一点还有待我们测试验证。 最后，作为一个不错的额外福利，这些模型支持多种语言。好了，模型下载完成了，让我们把它加载到内存里，我们也快速检查一下参数。正如我所说，我下载了八位量化版本，架构当然是 gemma 四。最重要的是该模型支持工具和图像输入。 正如你所见，这个模型拥有七十五亿参数，但只有四十亿有效参数，这应该能带来更好的性能。上下文窗口已设置为最大值幺二八零零零头啃，这很棒。好的切换到聊天界面，让我们确认已加载并激活正确的模型。 顺便提一下， lm studio 在 这里显示了一些有趣的信息，比如模型加载后实际占用了多少内存？正如你所见，对我来说大约是十二 gb。 在 聊天底部，你还可以看到在使用模型时可用的工具。 好的模型已成功加载，我们来测试一下它到底行不行。为此，我会在新的聊天中发送一个简单的提示。首先，我会让它完成一项相当简单的任务，编辑一个 python 函数，按两个键对字典列表进行排序。 这是我用来测试每个模型的标准化提示词。这相当基础，所以任何模型都应该能搞定。但这里的目的是验证模型是否正常工作，并看看他在我的硬件上想拥有多快。 我会加快视频中回答生成的速度，因为生成完整答案可能需要一些时间。但最后我会分享总耗时，这样你就能估算他在你的机器上跑的多快。 所以模型耗时不到一分钟。精确来说是四十九秒，平均速度约为每秒三十一个 token， 启动响应的延迟约四点五秒。 老师说这是个相当不错的结果。提醒你一下，我是在配备二十四 gb 内存和 m 四 pro 芯片的 macbook 上运行这个。现在我们来测试一下詹姆士处理图像的效果，看看他是否能真正理解图中的内容。 我会上传一张图片到聊天中，然后让模型描述他看到了什么。这是照片。如你所见，我拍了一张书桌的照片，上面有四样东西，键盘、 kindle、 鼠标和一支笔。让我们看看 gemma 能认出其中多少个 好的模型已完成图像分析。正如你所见，它成功识别出了键盘和鼠标。它还识别出了 kindle， 甚至描述了表面和光照情况。然而它没注意到那只笔。但说实话，这没什么大不了的，重要的是它捕捉到了整体场景，并正确识别出了大部分主要物体。 好的，现在轮到测试更大的模型了。为此，我将使用我的台式机快速介绍一下。我将运行 jam 四两百六十亿参数版本的机器配置。 它配备 amd ryzen 七处理器，一百二十八 gb 内存以及带有十六 gb 显存的 gforce rtx 四零六零钛显卡。好了，模型已启动并运行。让我们给它在 macbook 上执行和小模型相同的任务。 编写一个 python 函数来对字典列表进行排序。这将帮助我对比 jam 四第二十六版在我的台式机上的性能。在此，我会加速生成过程，但稍后会分享总耗时。 在生成回复的同时，看看系统覆盖。右上角我运行的是 mv top， 我 用它来监控 gpu 使用情况。深黄色线条显示显存使用情况，浅蓝色线条显示 gpu 利用率。右下角我运行了 hto p 来监控 cpu 覆盖和内存使用情况。 这两个工具都是免费且开源的。由于完整的 jam 四模型无法完全放入我的显存，因此它严重依赖 cpu 和系统视频内存。但这并不是真正的问题，关键在于响应速度是否可接受。 好了，模型已完成响应生成耗时一分三秒，比小模型稍慢一些，每秒 token 数也显著更低。正如你所见，它大约是每秒十二个 token， 那 比小模型慢了将近三倍。但这并非公平的直面对比。 由于这些模型的能力差异很大，不过现在我对这台电脑上这个模型的预期有了清晰的了解。顺便提一句，这台台式机运行的是 linux 系统，我偶尔用它来做些项目，但我很少把它当做传统台式机用。它主要是一台高性能服务器。 由于它连接到了我的家庭网络，当我需要时，通常可以从任何其他电脑通过 s s h 访问它。我用来与一切交互的主机依然是我的 macbook， 而且好处是你并不需要太多设置就能让它跑起来。厅 l m studio 已经内置了一个可以通过网络访问的 api。 好的，现在让我们切回 macbook， 给模型布置一个更有挑战性的任务。如果你看过我之前测试千三点五和千 code next 的 视频，可能会记得，我准备了一个任务文件，让模型去可示化一个排序算法。 今天让我们给 jama 司同一个任务。在生成回复的过程中，我再给你们看看系统赋载。这和以前差不多， 几乎所有 cpu 核心都已满载，现存也达到极限。好的模型完成了。正如所要求的，它生成了一个可示化排序过程的 html 文件。让我们看看。乍一看，一切看起来都正确无误。我没看出什么明显问题， 现在我要在浏览器中打开它，看看最终效果。哦，这看起来相当不错，它甚至使用了自定义字体，让我试着运行一下。没错，一切正常，速度滑快，可实时更新。动画 不错，总体而言非常扎实。所以今天测试完 demo 四系列后，我可以肯定的说，这些模型真的很棒，我肯定会经常使用它们。 但再次强调，为了明确起见，我并非打算用这个来替代付费模型，我把 demo 四视为付费模型的补充，适用于简单任务或我不希望数据离开本期的情形是，好了，今天就到这里，如果你喜欢这个视频，别忘了点赞订阅，以免错过下一个，回头见。保证。

谷歌终于坐不住了，正式卷开源市场， jm 四的效果到底如何呢？ jm 四的发布啊，真的有可能让我们实现头很自由。这期视频呢，老张给大家简要介绍一下 jm 四怎么安装到本地，以及如何搭配到我们的 open klo 大 龙虾上， 附带所有的安装步骤啊，大家可以一起来体验一下。后续呢，老张也会根据测评效果给大家接着发视频，这期是我们完整的部署流程，老张重点给大家简单聊一下，就是为什么 jm 四的发布啊，会让大家感觉谷歌真的开始卷起来了呢？ 首先第一点，他和目前谷歌的 jimmy 三用的是相同的技术基座啊，所以说他的能力是毋庸置疑的。第二点就是商业自由，你直接部署下来做什么都是可以的，都是允许的。然后第三个就是支持多模态，无论是文本、图像甚至小规模的视频音频， 他都可以直接支持。第四点就是结合前段时间爆火的 open klo， 他 可以直接在本地对接 open klo 以及对接 klo 的 code， 实现本地的偷根无线化。这是老张给大家总结的四点，为什么詹姆斯的发布会让大家感觉，哎，可能真的要进入到一个新的纪元， 然后呢，他所发布的这四款模型呢？老张给大家做了一张图片啊，大家可以到时候把它截下来。第一个模型一二 b 的， 他本身是用于手机或者边缘设备八 g 显存， 然后最高端的三十一 b， 他 所对应的旗舰版本呢，是对应的是二十四 g 加，所以大家根据你的需求来进行对应的模型选择。老张这次视频呢给大家来看一下三十一 b 的 这款模型的安装， 然后关于本地的安装部署啊，其实非常简单，任何开源模型，其实我们只需要让他和欧拉玛就是那个小羊驼结合到一起就可以了，然后找到你符合要求的版本。安装成功之后啊，欧拉玛现在已经有了一个完整的应用端了，所以大家可以直接在这个位置和他进行对话交流。 那我们想要下载 jm 四到你本地的电脑上，我们可以使用它的官方指令，会告诉我们直接怎么样去进行 jm 四的对应安装，像老张想安这个三十一 b 的 对吧？我们就把它拿过来， 把它直接这有一个 c l i 命令行安装方式，把这个东西直接复制在你的开始菜单中，单机右键选择运行输入 cmd， 直接把刚才指令粘贴过来，这儿的时间会很长，因为它有二十个 g 的 大小，我们直接稍作等待 安装成功之后，我们也可以直接回到它的客户端中，在模型选项上找到我们安装好的詹姆斯冒号三十一币， 然后可以直接进行对话。老张他处理一个较为复杂的提示词，我们让他看一下当前显存的内存消耗， 咱们拿这个 ai 慢距的提示词来测试啊，这个提示词非常的长，我们看一下他读取提示词的能力，以及他的这个显卡的性能消耗，我们看一下啊，这个显存直接拉满的，达到了百分之九十四的占比， 而且这个响应速度还是非常快的，只需十一点七秒啊，就把整体的业务流程给我们直接补齐了，而且呢按照需求给我们进行了对应的提问，要什么样的慢距效果，所以说以目前的测试反应来看呢，他的这个响应速度起码要比之前的很多大模型要好的多， 所以接下来我们自己来尝试一下对话类的工具，可能大家都不是很需要的，我们能不能把它接入到我们的 open clone， 丢到我们的龙虾里，让它们俩来进行联动的。然后这期视频呢，老张顺便给大家提一下，就是最新版的 open clone 的 部署流程 啊，咱们可以快速的去过一下一些重点的细节，因为之前老张发过很多期的部署视频一块的呢，因为它本身啊， wsl 它是相当于在 windows 系统上安装一个 linux 的 独立系统， 这样的话呢，就直接相当于在你电脑上安装了一个独立的存储空间，它所谓叫做沙盒安全，而且运行起来呢是不会有任何的兼容性的对应问题的，因为 windows 中啊，它的权限呐，路径等经常会报错。所以说我们这 期视频重点教大家怎么用 wsl 进行 win opencl 的 部署安装，这样的话， windows 和 wsl 的 安装您都了解之后之后学起来就非常方便了。 然后接下来呢，老张给大家简单的介绍一下在 wsl 中如何安装我们的 openclaw， 因为之前呢，咱们介绍过太多次了，很多兄弟留言说老张就别介绍怎么安装了，然后我们就给大家简单说一下注意事 项。首先第一呢，你想在 wsl 上安装 openclaw 的 话，第一点你得先在你的 windows 系统下把 wsl 安装一下，当然很多电脑老张发现其实都是自带的， 怎么检查是否自带呢？咱们可以直接输入 wsl 空格杠杠威森，如果弹出定的版本号，证明 wsl 电脑已经安装了，如果没有弹出的话，使用安装指令 wsl 空格 insert 直接安装即可。然后紧接着按照老张给你提供的指令复制粘贴就可以了。先安装你的优班图， 安装之后进行一下更新。安装完优班图之后啊，在这选择这个倒三角，找到优班图系统，就可以直接进入到你的优班图系统当中。 在你安装过程中啊，它会让你设置一个用户名和密码，到时候可能需要做一步密码验证。在优班图系统中，注意是优班图系统中运行这些环境指令，分别安装 python 三，安装一个压缩包工具，方便安装一个 node 点 ps， 然后再安装一个 get 工具。 如果说为了检测每一步安装是否成功的话，你可以分别输入，比如 note 杠 v、 npm 杠 v， 包括 get 杠 v， 在 这检测我们对应的这个版本。如果都能弹出版本号，证明你三项安装都是成功的，这是配置 openclo 的 基本的内容要求。 然后紧接着我们把基本环境配置好的兄弟，你还需要在这个位置安装一下这个欧拉玛。 这老张要重点说一下，说老张我不在本地都已经下载好欧拉玛了吗？为什么在优班图里还需要再配置一下？其实我们优班图中是可以调用本地的欧拉玛的，但是很多兄弟在调用过程中分别给老张留言说说调用时无论是 ip 地址找不到，还是 ip 的 动态变化，导致每次都需要重新连接，重新配置。 所以说最简单的方式就是把欧拉玛在你的优班图系统中再次的安装一遍。其实安装非常简单，只需要把第一步的安装指令复制过去，直接在这个位置直接粘贴即可。安装成功的检测方式很简单，你就输入欧拉玛， 如果他不报错还给我们对应的选项，是咱们是进行对话呀，还是怎么样的证明你的安装就是成功的？ ctrl c 直接退出。 所以说欧拉玛安装之后，紧接着就是把我们的模型在当前的优班图中跑起来。老张刚才给大家测试的是 jm 四三十一 b 模型，我们直接输入指令欧拉玛空格 run， 然后你的模型效果直接回车，第一次时他会直接进行对应的模型下载。如果说你现在只想用 open klo 来调用欧拉玛的这个占四的话，可以在我们的本地电脑上把之前咱们那个桌面端给他 删掉，如果说你不你想两端都使用的话，就可以直接在这个位置进行使用了，然后发一个你好看一下响应速度， 嗯，响应速度是非常快的，所以接下来我们把这个家伙欧拉玛的詹姆士直接部署给我们的 openclo， 在 这怎么中止对话，摁一下 ctrl c， 再摁一下 ctrl d 啊，就可以直接进行中止对话了啊，所以说大家可以直接的把它退出来， 退出来之后我们在这儿部署一下 openclo。 关于 openclo 的 安装呢，官网推荐是使用 c o r l 这种安装方法，但是老张发现很多兄弟在使用这种安装方式时呢， 出现了这个网络问题，导致下载出现卡顿，如果说 c u i l 的 方法报错的话，直接使用 n p m 安装也是完全可以的，安装完之后直接输入 open klo 空格杠 v 来输出最新的 open klo 的 对应版本啊，这就是老张跟大家说的一些建议啊，大家按照这个要求去做就行了。 然后接下来我们进入到配置，直接是直接输入它的配置指令回车，选择 yes， 然后选择快速开始就可以，我们直接配置一下模型， 然后选择更新，这选择谁呢？选择这个欧拉玛啊，然后选择默认的这个 ul， 选择本地模型，让他去给我找一下咱们本地有哪些模型，稍作等待 好，选择当前的这个模型，咱们四三十一币，然后配置我们的聊天软件啊，这个老张之前讲过太多太多次了，现在呢，他又支持了很多，包括 qq 之类的，大家有需要的话可以按照之前老张的教程再来一遍，我们先跳过 打开之后啊，就可以直接对话。但是如果说善于观察的兄弟们也发现了，老张呢把这个使用模型呢换成了这个一四 b 的 模型，不是那个三十一 b 的， 因为三十一 b 呢，老张在测试的时候也好，或者在一些使用时候也好，他有的时候会出现这个连接超时的问题，也是 oppo klo 更新到最新版本出现了一个能启动问题， 这个呢，老张现在还没有特别好的解决方案，所以说我先用一次必得给大家进行演示，发一个，你好，我们来测试一下他的响应速度啊，还是比较快的。 然后接下来呢，我们再把之前的那个慢句的提示词发送过来，我们来看一下他能不能更好的帮我们去进行慢句提示词的对应理解，以及对应的相关反馈。 嗯，其实我们看到啊，他反馈的这个结果呢，和三十一 b 相比啊，真的是有一定差距的，但是呢，确实也是另一方面实现了我们所谓的叫偷根自由。 大家呢也可以后续啊，去测试一下怎么让本地如果你的显卡够用的话，把这个大模型给它跑起来。然后老张呢也会及时给大家更新，无论是在评论区中还是视频中教大家如何使用。我是程学老张，定期分享 ai 好 用知识，希望大家多多关注。

最近火爆全网的 jam 四下载教程他来了，开源世界最强模型新版还附带中文设置教程以及部署教程，支持苹果、安卓和鸿蒙。 首先点我视频右下角的分享箭头，再点一下复制链接，然后打开这个蓝色的小鸟没有的应用商店，下一个两秒后会弹出一个资源包，没有弹的话就搜索手电宝藏，打开宝藏应用里面找到需要的文件，点击保存安装就好了。

看好了，家人们，就这款最近大家都在找的谷歌最强 ai 真马四已经可以在手机上部署了，到现在还有很多人不知道怎么去下载安装，今天我给你们出一期详细的教程了，安卓、苹果平板都可以去用的。首先点我视频右下角，找到这个分享链接， 然后我们打开应用商店，找到这个蓝色小鸟，打开它，打开后我们在这里搜索兴旺之源，打开文件夹，点击软件之源包，已取消全选，选择这个保存去下载就 ok 了。

今天我将跟着大家一起本地步数加码四，接入 open core， 彻底告别托肯焦虑，接下来跟着我操作。 这里我们先进入 elama 的 官方网站，进入官方网站过后，我们直接点右上角的 download 下载，我们这里是 windows 系统，选择下载 for windows， 点击这里， 这里就等它下载好。下载好之后，我们这里就直接双击运行，这是它的安装界面，我们直接点安装这里，等它默认安装好。 好了，这里 elama 就 安装好了。然后我们到这个地方 elama 的 官方网站，选择 models， 这个地方选择 command 四， 然后这里我们选择我们的模型，这个模型的选择我们根据我们的显卡显存大小来选择。我们这边看一下我们的显存是多少， 这里看到我使用的是四零七零的显卡，显存是十二 g b 的 显存，十二 g b 的 显存的情况下，我们可以选择这个九点六 g 的 模型，这个一四 b， 这个我们直接点进去，选择一四 b。 点击进去过后，我们直接复制这条命令，然后运行一个 cmd 窗口， 直接粘贴这里，它就会欧拉玛会自动地给我们安装这个模型。呃，这里等的时间是比较长的， 这里模型已经下载下来，并且运行起来了，我们向它发送一条消息，试一下你是谁， 反应还是可以的，这就跟了我们信息回答了。好了，在这里过后呢，我们就可以把这个窗口关闭掉， 关闭掉过后，在 lama 这个地方我们去选择这个模型，在这个位置也就可以和它进行通话了。 比如我们问他一句，你可以帮我做些什么， 他已经帮我回答了，在这里呢，我们因为我们是在本地虚拟机上安装的，所以而且我们为了方便以后可以在其他计算机上也可以调用，我们在这地方设置这个位置 点，这个位置点设置这个允许在网络上运行，把它开起来点了就可以了。 好了，我们下一步就开始配在 open core 上配置啊，在这里我们进入虚拟机之后，我已经执行了 npm i， 刚接 open core 全曲，安装 open core 的， 我们这里可以执行一下 mini， 看下我们安装的版本。 openclock 杠 v 是 安装的最新版本二零二六点四点五版本，然后我们执行 openclock on， 在 这里我们进行一个调试，这个地方我们 yes， 这里选择快速，这个地方它是让我们选择大模型，呃，大模型它这里有，我们选择本地的这个位置点确定 这里我们直接就选择本地的，不要选云，上面是带云端的，就选择本地模型。 这地方让我们选择模型，我们选择这个，这就是我们刚刚这个就是我们刚刚下载好的模型，就是 直接回车。等一下， 这里让我们选择通讯工具，我们这直接跳过，暂时不管这个，直接跳过。 呃， scale， 我 们这边也选择否先进行最简单的安装 网关，我们就直接重启， 选择 open ray web ui 好 了，我们看一下 open core 运行起来了没有。 open core getaway style sta 好了，已经运营起来了，我们进去看一下， 这边需要 token， 我 去看一下 token 是 多少，关于 token 的 话就是我们，我现在是在虚拟机里面安装的， 我要重新打开看一下，在虚拟机里面安装，我们就直接去通过这条 mini 访问我们的虚拟机， wsl 的 虚拟机访问，然后无斑图选择 home 目录，选择我们的用户， 然后这里选择点 opencloud 这个文件夹，然后这一个 opencloud json 让我们看一下，到 git 里面去，这个地方就是我们的 talking， 复制粘贴下来到这个地方，点连接好了，我们尝试给他发一条消息，你是谁？ 在主位置这个地方，我们可以看到这地方是我的模型。 我再问他一条消息，你现在使用的是什么模型？ 看这里已经是我当前运行的模型 工具，在这里我们就可以看到了，我们现在整个 open call 来使用的是我们本地模型，就不需要去购买 token 了。好，今天内容就这么多，谢谢大家。

macbook air 五二十四 gb 内存跑 google gemma 四二十六 b 就 跑在本地总参数两百六十亿，激活参数仅三十八亿，每次推理只调用小部分效果，拥有 dance 两百六十 b 的 推理深度，但跑起来像个小模型，用云端 api， 每个月账单我看的心慌，用本地模型都更无限， 多少次对话都行，不限速不封顶不算钱。 jammer 四二十六 b 的 能力边界实测下来这几个场景， jammer 四二十六 b 表现不错，代码生成，代码 review 技术文档拷写，问题解答 作为日常辅助工具，这个能力区间覆盖了我百分之八十的使用场景和 cloud code 的 配合。本地 jammer 负责推理和理解 cloud code， 通过丰富的插件来赋则执行和操作两个工具叠加之后的工作流。 一，让 jammer 分 析需求，给出方案思路。二， cloud code 生成或修改代码，这个循环不依赖任何网络条件， 在任何地方随时可以进入工作状态。 macbook airm 五二十是 gb 跑 jammer 四二十六 b 不是 勉强能用的，勉强是稳定可用的，可用 token， 无限数据本地离线可用。这三个优势结合起来，不是云端不够好，是本地真的更自由。

大家好，今天大家给大家带来佳马仕加 open cloud 的 一个本地话故事，让大家实现本地脱贫自由，不用再为脱贫去烦恼担心。那么话不多说，我们开始， 首先我们需要下载这个欧拉玛，它呢它是一个开源的大魔性本地运行和管理工具，我们需要下用两种方式，我们下 windows 吧，有时候可以直接在抛物线里面去粘贴这个密令 完了，或者是直接直接下载这个下载一个一叉一的安装包，稍等吧，耐心等待，有一点八 g b， ok， 我 们已经下载好了，然后我们来进行一个安装，双击安装， 然后 yes 哦， ok， 出现这个界面就代表已经下载好了，然后呢你看看了没卖掉，这里是思考的一个模式， no 中高。然后这边呢是一个模型的选择，哎，比如说，哎，已经有看健马仕一四 b， 一 二 b， 那 么还有二十六 b， 那 么这个模型怎么选择呢？大家可以看一下谷歌的他们的一个要求，像健马仕推理内存要求有像一一健马仕一二 b， 一 四 b， 三十一 b， 二十六 b， 他们所需要的啊， gpu 跟 tpu 内存的一个需求，大家是根据自己的一个硬件情况去下载，那 bf 呢？就是原生的，这是压缩后的跟量化后的一个版本， 嗯，大家我呢这次硬件要求我就下佳木斯 e 四 b 的 版本比较好呢，可以直接点这里下载，他会他，他就会自己给你去下载，下载好了你会自己使用。 或者呢还有一种办法，比如像我们点 mod 这，然后呢加码是，嗯，所有 mod， 那 你会看出来的出来很多，那么我们选这个版本，那么这边一四 b it q 量化版本， 这呢就是一个压缩后的版本，他呢对内存的需求小一点，但是他的性能损失可能只有百分之五或者是百分之十，损失会非常小的，我们可以像这样直接执行， 直接执行这个它会自动去拉取本地模型，这模型大概本地有九点六几，所以大家嗯一定要注意设置存放路径，模型路径，那么可以在这里设置 载体，这里看着模型和 v 型，大家可以在这里去设置， 我们已经下载完了，等它验证， 验证好了就代表我们的模型已经下载好了，我们就只需要去配置 open cloud 就 ok 了，可以看到我们已经下载好了，而且它已经验证成功了，然后这边已经在进行一个思考了，这就是 要么是逆四 b 杠 i t q 四 k m 版本的，这是这是量化压缩后的一个版本，不管他，我们来现在来进行 open club， open club 之前已经大家应该也已经部署过了吧， 就没有部署的，大家可以去看一下我之前的视频，这边就不重复部署了。那么我们怎么配置进去呢？我们只需要运行这条命令，他呢是会重新让你去配置一个新的 小龙虾配置咱们稍等，比如说上 get 位让选 logo， 然后呢我们这边只配幕的，只配幕的，所以我们不需要额外的设置，是直接的幕的 默认，我们选择欧拉玛，这个欧拉玛看到没有，我们去光标移到这里回车，回车，然后呢？被谁而这个默认回车，然后大家一定要选 logo， 因为我们是模型，在本地一定要选 logo， ok， 然后 logo ok， 看到没有，我们这边就出来了。我们的模型也像欧拉玛杰姆斯 b， ok， 我 们呢 空格选中回车，然后这已经配置好了，因为其他的东西我们不需要配置，我们只需要新增模型，所以我们直接长停留， ok， 就 回车好了，我们再再启动我们的 get 位网关，所以提一百个意外 start， 一个 get， 一个 start， 然后等它启动就好了，哎，不好意思，打错了，好的，等待我们网关启动。 启动好之后，我们就可以使用我们本地的佳马仕模型了，可以看到这里它已经开始变更了， ok， 等它正常启动之后，呃，我们就能在我们的外部设置界面去跟小佳马仕去。大家之前 大家可能有的有的没有，小龙虾想体验也是一样的，比如说像大家可以打开这个下载好的饿了么 app 点一叉一，他就会去运行，比如说你像说中文那啥模型他会告诉你，然后呢我会问他一些逻辑方面的问题， 然后他会用热度去比较，然后包括问他一些更稍微复杂点逻辑博弈问的问题，他都会去 回答的。就目实测下来就说他的推理还有处理能力也是很 ok 的， 那么他也是支持你去上传图片给他的，比如说你看这个，我给他图片，他这也会去分析的， 所以说你的意见足够的话，那么本地步数也是一个比较好的办法。嗯，好的，那我们这本期到此结束。

如果我告诉你一台普通手机就能跑通谷歌刚刚发布的最强 jammerfour 模型，你信吗？而且支持原生多模态，完全离线使用，不用花一分钱。这期视频我将大眼重明，开始在安卓和 iphone 手机上跑通 jammerfour 模型。 在开始之前，首先我们需要打开零度薄扇，这边文件链接，我们放在视频下方，打开以后就往下拉，上面我们接所需的全部资料。首先第一步我们先来安卓手机来做测试，小白就他的下载安装包，我们可以在谷歌应用上点击下载，或者直接下载 app 安装包，我们直接前往打开它，简单多想 好，打开以后点击安装一下，我们点击安装一下，给他下载安装到安卓手机上。好，安装好以后，打开它来看一下它里面是否支持这个最新的 java 模型，点该 start 是 否允许这个方式，我们点击允许啊，下面进行设置一下。我现在还不知道我当前手机是否支持这个模型，因为我这手机比较旧。然后在上方这里可以选择 ai 模型，第二次平衡，第三次高性能，那之后我可以置顶以， 然后下面来下载一下模型，在左上方这里我们你上一个上横看好，进入以后，然后打开这个 model 这个 app 来进来模型应用下载，来看一下你们是否制作一个 gm 四模型啊，来在下面往下拉看一下，好在下方这里看到它里面有一个 gm 四 ecb 量化版模型，总共大小的话是一点二 g 左右， 这个应该是他根据单机手机的配置来进行推荐的，给我推荐是一点二 g 的 模型啊，接下来他呢，来先下载安卓一下啊，打开有没看到他里面有不同的量化版本，最高话是二点三 g 啊，但是我目前说手机话，他这个配置不是很高，所以他可以给我推荐是一点二 g 的， 但如果你安卓手机配置比较高的话，倒是应该选择更高的模型。这句话我就选他推荐的，就说 q y k s l 这个模型，这应该是一个比较小量化版了，总共是一点二 g， 咱们勾选它来先下载一下，好，勾选它以后就往下拉拉底部，它下方有一个当动的按钮，总共是一点二 g 左右 啊，叫他下下来，这个下载过程该修点时间了，到时候继续耐心等待下啊。过了一分钟左右，他先下载完成了啊，先返回去，咱们载入这个模型啊，在手机这里面上有一个发色，就选下 好均匀换，就往下拉拉，底部有一个自定义模式，我们打了他来创建一个模型，这个模型没上完全名自定义啊，在下方这里选择模型，别打了，他还有比上面有一个选择下载的 啊，这个是没看的，第一个就是我们刚才下载好的这个 jumbo four 模型了，咱们学的他啊，这样就早就进去了。下方的散热纹长度你可以自定义，这个主要看你这个手机这个硬件配置啊，如果硬件不是很高的话，就不要拉太高了啊，下方有个最高的 token， 搜索量是五百一十二 啊，先不用管他，我们先不用管我们点下方一个保存一下。好，这样的话就可以了，我们就可以把这自定义模型就给它弄好了啊，先打开它，打开以后呢测试一下，比如要帮我编辑一个贪污色小游戏，他也是可以帮我们搞定的，非常快，打开正常聊天话也是没问题的，都可以进行本地一切使用。 好，收把安卓手机的，我先做 ios 的 来，先重新返回，刚才点下来，把这个 ios 版机下载一下，我们第一前往。好，打开以后先把这款应用程序给登下来，它是完全免费的，它是可以完全加载本地的一些模型的，来界面下方下载按钮给登下来。好，下载好以后我们打开它， 打开以后它将会提示，欢迎来到这个 locally ai， 它是一个完全离线的 ai 助手，可以保证一个隐私和安全性，同时它可以对当前手机硬件进行优化，来设备对应的模型按键问题继续好，这时它来选择模型下载， 第一个是大苹果提供的，然后第二个是 mr， 第三个是千万三点五 i b 模型，这种不用管他，我先跳过，你跳过就可以了。好，跳过进入以后，那么第三方有选择模型，进入以后没看到小王就会出现一个 java 最模型的，它是目前最新的，支持深入思考，支持多模态。那么底下打开它，我们给它动下来， 总共是多少 g 啊？总共是三点六 g， 也是最新版本，那么点击 download 的 给他下下来。 好，下载好以后来先返回去，我们来试一下，看效果到底怎么样啊这是没看到他沙漠就会出现这个卷毛腹模型的，我们先来测试一下他多模态，并且我学会在桌面上随便扔一些东西在上面，然后我们来问他一下，他看到什么？同时我也会问他一下，在上面总看到几个西瓜籽啊，然后现在我们来问他一下，我们打开这个深度思考模式， 那么一下面一个 take a photo， 先来拍照一下，好，拍照好以后，然后发送一下啊，先问他一下，你看到了什么？桌面上都有哪些东西啊？我们来看一下他是否可以把全部东西给识别出来啊？ 哎，他开始了，他说我根据你的定位图片，我看到桌面上有各种电子产品和一些小瓶装物品， 然后在下方一头列出来。他的桌面上主要有以下这个机械东西，第一个是一个自然手机，一部深色的自然手机放在这个画面左侧，这个没错啊。然后手机壳保护套，一个带有花卉图案的这个片子式或粉色调的手机贝壳， 然后旁边放了一个蓝绿色的小瓶装物品，一个亮蓝绿色的小瓶，看起来是某种护肤品或者是精油，然后一个大型罐装产品，一个带有标签的罐子啊，这个才会被识别出来了，这个是益生菌啊，他先把这个识别出来了，这个没错， 然后下方还有个电子配件，一个黑色的小电子配件在罐子后面啊，那个也是我的这个录音东西啊，这个声卡，哎，他这个他有的东西没识别出来啊，就西脖子，他没识别出来啊，这为什么他没识别出来？ 我再问他一下，拍照一下，黑色点点是什么？总共有多少个？我们来拿数一下。哎，完了， 他都由于我无法视他，都由于我无法进行化学分析，我无法确定这些颗粒的具体身份，他们可能是以下几种东西，第一是天然成分，他都可能是干燥的种子啊。这个没错啊，因为他确实是干燥的西瓜籽。 他说我手下总共是九 k 啊，那他就错了，总共十六个啊，谁知道这方面他还是有点欠缺的。我一会来问他翘肌 b t 啊，看翘肌 b t 能不能打。对啊，我同样问翘肌 b t， 看到了这个黑色颗粒是什么，然后总共有多少 k？ 他看起来这些黑色小颗粒是西瓜籽，哎，这他打对了，我帮你数了一下，总共是十七个。哎，撬极币也打错了，这个数数这么难吗？ 这么明显，他居然数错了，总共十六个，他数成十七个了，也还是数数不行啊。所以我就不能怪这个 gm 负了，连撬极币地他也没数。对啊， 那进来测试一个逻辑推理题啊，就是概率加反直觉的这个逻辑推理题目是这样的，你参加一个游戏节目，有三扇门，其中一扇门后面是车，另外两扇门是严。你选了一扇门以后，主测类是这答案的，打开另一扇有严的门，并问你是否要换门。 问题是换门是否有利，为什么？这个大家能理解吗？我同样把它伸出触角模式给打开，那看下它能否答对。 哎，他知道了，他就是一个经典的蒙提货饵。问题的变动答案是换煤更有利。为什么换煤更有利？因为当你选低扇门以后，你只有三分之一的概率选中了车， 意味着身价。两扇门中有三分灾的概率包含了车。关键在于主持人他知道答案的干预，当你选择某扇门的时候，你只有三分之把握形容他， 主持人做的就是故意蒙蔽你。简单来说，坚持原版，你仍然只占了最初的三分之一机会。换版的话，你就再抓住主持人排除那个错误选项，从而获得了那个三分之一的概率。哎，这个没错，这他理解对了。那现在测试他代码编程能力， 比如他把我笔写一个山地鱼缸场景，鱼要看到有真实感，水和水缸里的水草也要好看且真实啊。先发送下来，验证一下它代码能力。好，它现在完成了。那先把代码刻出来，先放上电脑上去运行一下，看效果怎么样啊？它不仅提供这个 gs 代码，还提供这个 cs 一 二四代码，还有这 h t m l， 来看一下效果啊，酷毙哈。以后把它放在电脑上打开看一下。打开效果，大家看一下，它是非常可以的，看到非常真实啊。对于一个小魔仙来说，能打得到效果的话，已经非常可以了。然后下面再测一下，看他对这个药物这个识别到底怎么样。 来猜一下这药是干嘛的？瑞巴派特片，我们点击派斗一下发给他，问他一下这个是干什么的，估计很多人都不知道这药是干嘛的，我们看他能否知道。 他根据你提供图片作为文字信息，这是一个药片或者是局部使用产品。他说产品名称是瑞巴拜特片，他由于这个设计失灵和健康产品，我无法提供医疗建议。如果你对该产品的具体用法或使用方法、健康效果有疑问，请务必咨询医生， 他是非常谨慎的，可能好多人不相信他的离线这个性能啊，我们先把这个网全部断开，打开的飞行模式。原来把我写个恐怖小说到了五千字左右，哎，看开始了，他用的是繁体啊， 我目前是完全是离线的，他这个分章来写啊，千万别总共写到第五章了，这样换一部五千字左右恐怖小说，需要一分钟左右，他就可以帮你写出来了。 那下面在头像在这个离线模式下来测试一下他这个动感能力啊。那头像问他一下，你看到了什么？总共两个小东西啊，一个是大象，一个是蚂蚁。 他说以前是我看到的主要内容描述，第一个主体就大象的头部，画像中可以看到一只大象，然后第二是蚂蚁，就小吴姐， 没错，他请注意他的，由于图片中的细节非常小，我对蚂蚁的四别是基于其微小尺寸的预测，让他真猜对了啊。今天四别所用的全部资料，他们的链接我都发到视频下方在报上。

谷歌终于坐不住了，正式卷开源市场， jm 四的效果到底如何呢？ jm 四的发布啊，真的有可能让我们实现头很自由。这期视频呢，老张给大家简要介绍一下 jm 四怎么安装到本地，以及如何搭配到我们的 open klo 大 龙虾上， 附带所有的安装步骤啊，大家可以一起来体验一下。后续呢，老张也会根据测评效果给大家接着发视频，这期是我们完整的部署流程，老张重点给大家简单聊一下，就是为什么 jm 四的发布啊，会让大家感觉谷歌真的开始卷起来了呢？ 首先第一点，他和目前谷歌的 jimmy 三用的是相同的技术基座啊，所以说他的能力是毋庸置疑的。第二点就是商业自由，你直接部署下来做什么都是可以的，都是允许的。然后第三个就是支持多模态，无论是文本、图像甚至小规模的视频音频， 他都可以直接支持。第四点就是结合前段时间爆火的 open klo， 他 可以直接在本地对接 open klo 以及对接 klo 的 code， 实现本地的偷根无线化。这是老张给大家总结的四点，为什么詹姆斯的发布会让大家感觉，哎，可能真的要进入到一个新的纪元， 然后呢，他所发布的这四款模型呢？老张给大家做了一张图片啊，大家可以到时候把它截下来。第一个模型一二 b 的， 他本身是用于手机或者边缘设备八 g 显存， 然后最高端的三十一 b， 他 所对应的旗舰版本呢，是对应的是二十四 g 加，所以大家根据你的需求来进行对应的模型选择。老张这次视频呢给大家来看一下三十一 b 的 这款模型的安装， 然后关于本地的安装部署啊，其实非常简单，任何开源模型，其实我们只需要让他和欧拉玛就是那个小羊驼结合到一起就可以了， 我们可以去一下欧拉玛，之前没有安装欧拉玛的兄弟们也不用担心，直接去他官网安装即可。一个羊驼啊，现在已经开始玩龙虾了，但是这个不，这个是我们，我们首先 现在官方已经开始逐渐的把羊驼和龙虾结合到一起了，我们直接选择对应的登录的，然后找到你符合要求的版本，直接安装到您的电脑上就可以。安装成功之后啊，欧拉玛现在已经有了一个完整的应用端了，所以大家可以直接在这个位置和他进行对话交流。 那我们想要下载詹姆四到你本地的电脑上，我们可以使用它的官方指令找到官网的 model 选项，然后这有一个詹姆四，我们进入，他会告诉我们直接怎么样去进行詹姆四的对应安装，像老张想安这个三十一 b 的 对吧？我们就把它拿过来， 把它直接这有一个 c l i 命令行安装方式，把这个东西直接复制在你的开始菜单中，单机右键选择运行，输入 cmd， 直接把刚才指令粘贴过来，这儿的时间会很长，因为它有二十个 g 的 大小，我们直接稍作等待 安装成功之后，我们也可以直接回到它的客户端中，在模型选项上找到我们安装好的詹姆斯冒号三十一币， 然后可以直接进行对话，老张他处理一个较为复杂的提示词，我们让他看一下当前显存的内存消耗， 咱们拿这个 ai 慢距的提示词来测试啊，这个提示词非常的长，我们看一下他读取提示词的能力，以及他的这个显卡的性能消耗。我们看一下啊，这个显存直接拉满的达到了百分之九十四的占比， 而且这个响应速度还是非常快的，只需十一点七秒啊，就把整体的业务流程给我们直接补齐了，而且呢按照需求给我们进行了对应的提问，要什么样的慢剧效果，所以说以目前的测试反应来看呢，他的这个响应速度起码要比之前的很多大模型要好的多， 所以接下来我们自己来尝试一下对话类的工具，可能大家都不是很需要的，我们能不能把它接入到我们的 open klo， 接入到我们的龙虾里，让他们俩来进行联动的。然后这期视频呢，老张顺便给大家提一下，就是最新版的 open klo 的 部署流程 啊，咱们可以快速的去过一下一些重点的细节，因为之前老张发过很多期的部署视频，咱们可以去到时候去看一下。只不过这期视频呢，我想给大家来讲解一下这个 wsl 的 这个部署优势。 很多兄弟看老张之前视频都是用 note 直接下载安装的，但是为什么老张最后给大家又转回到了 wsl 这一块了呢？因为它本身啊， wsl 它是相当于在 windows 系统上安装一个 linux 的 独立系统， 这样的话呢，就直接相当于在你电脑上安装了一个独立的存储空间，它所谓叫做沙盒安全，而且运行起来呢，是不会有任何的兼容性的对应问题的，因为 windows 中啊，它的权限呐，路径等经常会报错。所以说我们这 期视频重点教大家怎么用 wsl 进行 win opencl 的 部署安装，这样的话， windows 和 wsl 的 安装您都了解之后，之后学起来就非常方便了。 然后接下来呢，老张给大家简单的介绍一下在 wsl 中如何安装我们的 openclaw， 因为之前呢，咱们介绍过太多次了，很多兄弟留言说老张就别介绍怎么安装了，然后我们就给大家简单说一下注意事 项。首先第一呢，你想在 wsl 上安装 openclaw 的 话，第一点，你得先在你的 windows 系统下把 wsl 安装一下。当然很多电脑老张发现其实都是自带的， 怎么检查是否自带呢？咱们可以直接输入 wsl 空格，杠杠威森，如果弹出定的版本号证明 wsl 电脑已经安装了，如果没有弹出的话，使用安装指令， wsl 空格 insert 直接安装即可。然后紧接着按照老张给你提供的指令复制粘贴就可以了。先安装你的优班 图，安装之后啊，在这选择这个倒三角，找到优班图系统，就可以直接进入到你的优班图系统当中。 在你安装过程中啊，它会让你设置一个用户名和密码，到时候可能需要做一步密码验证。在优班图系统中，注意是优班图系统中运行这些环境指令，分别安装 python 三、安装一个压缩包工具，方便安装一个 note 点 gs， 然后再安装一个 get 工具。 如果说为了检测每一步安装是否成功的话，你可以分别输入，比如 note 杠 v、 npm 杠 v， 包括 get 杠 v， 在 这检测我们对应的这个版本，如果都能弹出版本号，证明你三项安装都是成功的，这是配置 openclo 的 基本的内容要求。 然后紧接着我们把基本环境配置好的兄弟，你还需要在这个位置安装一下这个欧拉玛。 这老张要重点说一下，比如说老张我不在本地都已经下载好欧拉玛了吗？为什么在优班图里还需要再配置一下？其实我们优班图中是可以调用本地的欧拉玛的，但是很多兄弟在调用过程中分别给老张留言说说调用时无论是 ip 地址找不到，还是 ip 的 动态变化，导致每次都需要重新连接，重新配置。 所以说最简单的方式就是把欧拉玛在你的优班图系统中再次的安装一遍。其实安装非常简单，只需要把第一步的安装指令复制过去，直接在这个位置直接粘贴即可。安装成功的检测方式很简单，你就输入欧拉玛， 如果他不报错，还给我们对应的选项，是咱们是进行对话呀，还是怎么样的证明你的安装就是成功的， ctrl c 直接退出。 所以说欧拉玛安装之后，紧接着就是把我们的模型在当前的优班途中跑起来。老张刚才给大家测试的是 g m 四三十一 b 模型，我们直接输入指令欧拉玛空格 run， 然后你的模型效果直接回车，第一次时他会直接进行对应的模型下载。 如果说你现在只想用 openclo 来调用欧拉玛的这个占四的话，可以在我们的本地电脑上把之前咱们那个桌面端给它删掉，如果说你不，你想两端都使用的话，就可以直接在这个位置进行使用了，然后发一个你好看一下响应速度， 响应速度是非常快的，所以接下来我们把这个家伙欧拉玛的詹姆斯直接部署给我们的 openclo， 在 这怎么中止对话，摁一下 ctrl c， 再摁一下 ctrl d 啊，就可以直接进行中止对话了啊，所以说大家可以直接的把它退出来， 退出来之后我们在这部署一下 openclo。 关于 openclo 的 安装呢，官网推荐是使用 col 这种安装方法，但是老张发现很多兄弟在使用这种安装方式时呢， 出现了这个网络问题，导致下载出现卡顿，如果说 col 的 方法报错的话，直接使用 npm 安装也是完全可以的，安装完之后直接输入 open klo 空格杠 v 来输出最新的 open klo 的 对应版本啊，这就是老张跟大家说的一些建议啊，大家按照这个要求去做就行了。 然后接下来我们进入到配置，直接使直接输入它的配置指令回车，选择 yes， 然后选择快速开始就可以，我们直接配置一下模型， 然后选择更新，这选择谁呢？选择这个欧拉玛啊，然后选择默认的这个 ul， 选择本地模型，让他去给我找一下咱们本地有哪些模型，稍作等待 好，选择当前的这个模型， gm 四三十一 b， 然后配置我们的聊天软件啊，这个老张之前讲过太多太多次了，现在呢，他又支持了很多，包括 qq 之类的，大家有需要的话可以按照之前老张的教程再来一遍，我们先跳过 打开之后啊，就可以直接对话了。但是如果说善于观察的兄弟们也发现了，老张呢，把这个使用模型呢换成了这个一四 b 的 模型，不是那个三十一 b 的， 因为三十一 b 呢，老张在测试的时候也好，或者在一些使用时候也好，他有的时候会出现这个连接超时的问题，也是 open klo 更新到最新版本出现了一个能启动问题， 这个呢，老张现在还没有特别好的解决方案，所以说我先用 e s b 的 给大家进行演示，发一个。你好，我们来测试一下他的响应速度啊，还是比较快的。 然后接下来呢，我们再把之前的那个慢句的提示词发送过来，我们来看一下他能不能更好的帮我们去进行慢句提示词的对应理解，以及对应的相关反馈。 嗯，其实我们看到啊，他反馈的这个结果呢，和三十一 b 相比啊，真的是有一定差距的，但是呢，确实也是另一方面实现了我们所谓的叫偷根自由。 大家呢也可以后续啊，去测试一下怎么让本地如果你的显卡够用的话，把这个大模型给它跑起来，然后老张呢也会及时给大家更新啊，无论是在评论区中还是视频中，教大家如何使用，我是程学老张，定期分享 ai 好 用知识，希望大家多多关注。

天马四下载安装教程来了，本次大更新专门为移动设备用户推出了轻量化版本，所以是同时支持手机、平板和电脑的，下载方法也是非常简单。首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资源包， 如果没有弹出就在这里搜索加龙宝库，然后打开这个文件夹，再点开人软件资源，找到这个软件保存下载安装就可以用了。

哈喽，大家好，酷狗前两天刚刚发布了最新的大模型 gm 四，这个大模型它是完全的开源和免费的，能够在本地的设备上离线运行，我用了这几天，我觉得这才是二零二六年最合理的 ai 技术路线。 真正值得关注的是，呃，他的这个原声支持函数调用，这就意味着这个模型能够自主的使用工具，浏览网页，执行代码，调用 ipa， 相当于你在本地安装了一个智能体，全程也不用联网，也不用花钱，完全可以调用本地的算理。但是呢，很多人都不知道怎么使用，所以今天跟大家分享一下专门四的使用。专门四分别有四个不同的版本，分别是 e 二 b 四、 b 二十六 b a 四 b 和三十一 b。 这些模型大小各异，可以部署在手机、电脑和云端的服务器中，它非常适合文本的生成、编码和独立任务。这张图片呢，是谷歌官方的一个，相当于是个测评吧， 不同大模型之间的一个测评。我们可以看到这几个都是市面上比较好用的大模型，嗯，包括我们国产的 d c 克千万和 kimi， 还有那个 g p t， 我 们可以看到这是它们之间的那个性能的一个对比吧。嗯， nice 区域，我们可以看到这个是 g m 四，在我们传统的认知里，模型越大，参数越多， 它的性能就越强。在途中我们可以看到 g m 四的这个三十一 b 的 这个模型，在实战能力上竟然超越了千万的三点五，因为三十一 b 它只有 三百一十亿的这个参数。千位三点五呢，它有将近四千亿的参数，这两者之间的这个体积相差了十倍，所以呢，你可以看出这面四就是用十分之一的体积跑出了十倍体积的对手，那这就意味着你不需要再付 报的这个服务器的费，你在自己的电脑上，手机上就能够拥有世界最顶级的这个 ai 大 脑。然后我们看一下这四个版本的功能吧， 以及定位。三十一 b 被称为是全能大脑，它可以处理任何的这个你所想要的执行的一些任务吧，它的定位呢，也是非常的明确，是最顶级的一个型号，擅长呢查某某的创作以及 深度的逻辑推理，它就像人类的思考会给你列出这个提纲一样，然后排查啊错误，然后再输出， 所以他非常擅长于这个深度的长文写作。那么第二个是二十六 b 的， 这个被称为效率之王，它的定位就是相对于上一个呢，它是一个平衡的版本，那么它的功能是保持在极高的智商的，同时呢，响应呢，要比三十一 b 更快， 所以呢，它适合于这个频繁的互动啊，快速的迭代的创意的这种工作。那么第三个和第四个是一四币和一二币，这两个呢被称为侧端的，先分我们，我我认为的就是说它是一个轻量化的模型，它只有四十亿和二十亿的一个参数，所以呢， 呃，它的这个体积相对也比较小，但是呢，虽然说它的体积比较小，但是可以通过这个 single 的 强化处理一些日常的对话呀，这个日常的整理，呃，简单的，这样还是非常的流畅的， 我们可以看到这是专门四网页端的一个界面，其实我这两天用的，用下来，我觉得他的这个云端的和网页端的这个使用其实是非常的非常的好给我的体验。因为普通人说实话你的电脑可能 配置没有那么高，所以你装了最高的那个等级的那个模型，你使用起来你的电脑可能就会如果说你的性能不够的话，你的电脑就会起飞的。所以我建议啊，就是如果说你不是做一些特殊的一些任务的话， 我建议直接用网页版的是最靠谱的。那电脑端有 pc 和 mac 的， 它的一个好处我刚刚讲了，就是直接在本地运行，断网也可以使用，最大的一个好处就是它是保护隐私的，不用担心你的文件或者说是你的信息隐私会被泄露，因为断网也可以使用，我觉得啊，是 这么的一个最大最大的一个特点。那么另外就是它的手机端是苹果和安卓系统都可以用啊，因为手机的内存是有限的， 所以呢我的建议就说如果是你非要在手机上装这个，我建议就是用的轻量化的这个版本的，否则的话你的手机肯定会发烫，它运行起来 特别的耗费你的本地的这个手机的一个算力的。所以最最第三个就是云端的，我是最推荐的这个直接再往月端调，而且你可以直接用免费的算力，因为使用也是免费的，你往月半使用也是免，不像其他的一些大毛器，你用着用他就没法用了，他就你的这个免费的额度，用完了 不让不让你用了。但是 gm 四它是无限使用的，目前来说是免费使用的，所以的话呢，大家如果说是想用的话，尽快用起来，我觉得是非常好的一个大冒险。大家如果说有其他的问题，我们在留言区可以互动一下，有什么问题可以直接问我哈。

一分钟让你搞清楚关于全球最强开源模型 jam 的 一切。最近谷歌开源了 jam 四，我将用四个问题 让你清晰了解关于 jam 的 一切。 jam 各版本的区别，我家的电脑能用吗？模型怎么部署安装？普通人用来干什么？先说他的四个版本，三一 b 直接冲上全球开源 ai 榜第三名，以前要机房才能跑的能力，现在你家里的高端游戏显卡就能搞定。 轻量版的一二 b 和一四 b 为手机、平板以及中低端电脑设备打造，性能虽不是最顶级，但是绝对好用够用。而二六 b 猫号称总参数两百六十亿，但实际每次思考只用其中三十八亿个，最相关的效果却能媲美两百六十亿， 能理解超长文章以及视频。简单说，无论你是用手机、笔记本还是高性能电脑， jam 四都能给你免费安全强大的顶级模型体验。再说你家里的设备是否能用上？一张图告诉你 jam 四个版本的最低要求。 对于多数人而言，家用的电脑设部署一二 b 一 四 b 完全够用，基本能满足百分之九十的使用场景。另外两个版本对内存要求较高，但是性能出众，属于好马配好鞍。 再说模型安装，整个过程大概十分钟左右。首先下载 lm studio， 然后打开 opencool 或者 id 工具，让它查找你本地配置，给你推荐安装哪个版本。之后在 lm studio 里下载，运行搜索推荐的模型名点下载，最后接入 opencool 或者 i d e l m studio， 提供 open ai 兼容 api， 在 open 框里把 api 地址改成， h t t p l o c a o s t colon twelve three four slash vivo 就 能用 jama 四驱动你的 ai agent 了。 网上攻略一大堆，这里就不展开了。最后说下所有人最关心的能用 jama 做什么？这里推荐三个场景，可以去试试。第一， 构建本地知识库，把工作和学习相关的文件丢给本地 jama， 让他帮你形成系统化的知识。构建个人知识库时进行向量缩影和 anitive， 解锁数据不出本地，安全合规。第二，给家人搭建一个 ai 助手，下载好模型，配个界面，电脑手机都可以直接对话，不花钱不泄露隐私。第三，内容创作 最大优点是无限额度，即便不如部分付费模型，但可以靠大量尝试提升优质内容的概率。千马寺会改写国内企业及政府客户的私部模型格局吗？欢迎在评论区发表你的观点。

谷歌最新开源模型 gemma 四，用 app 七二点零协议开源商用模改都没问题， 今天教你三步，把它装进自己电脑里，从此跑模型不花一分钱。 gemma 四有四个版本， e two b 二十三亿，参数四 g b 内存就能跑，只缺图片和音频输入，手机都能带动。 e 四 b 四十五亿，参数六 g b 内存，适合日常聊天。 二十六 b 是 混合专家架构，总参数二百五十二亿，但每次只激活三十八亿。十八 g b 内存性价比最高。 三十一 b 满血版三百零七亿，参数全激活，跑分最猛数学推理八十九点二，编程能力八十百三、 一句话总结四 g b 跑一 two b 六 g b 跑一四 b 十八 g b 跑二十六 b 二十 g b 以上跑三十一 b 第一步，安装欧拉玛 mac 用户去官网下载或者用 homebrew 安装， windows 用户打开 powershell 一 行命令搞定。 欧拉玛是目前跑本地模型最简单的工具，模型下载推理引擎 api 服务全包了。第二步，拉取模型， 打开终端，输入欧拉玛瑙，加上你选的模型版本，比如 gemma 四、二十六 b， 欧拉玛会自动下载并启动对话。第三步，开始聊天，下载完成直接进入对话界面问一句，看到回答就成功了。 三步搞定几个加速技巧 mac 用户欧拉玛最新版会自动使用苹果 m l x 框架，推理速度翻倍。 n d d 用户欧拉玛零点一九，支持 nv f p 四格式用更少显存跑模型 r t x 四十合系以上自动生效。最后附上常用命令，欧拉玛 list 查看已下载模型 olama ps， 查看运行状态 olama stop 释放内存总结一下， gemma 四是目前最值得本地部署的开源模型之一， 阿帕奇二点零协议 olama 三部安装，根据内存选版本就行。赶紧试试吧，免费的 ai 不 用白不用。

一天解锁一款黑科技，今天教你下载的是开源最强 ai 大 模型 game 四，附带最新下载教程及部署教程，同时支持安卓、苹果、鸿蒙。 还不知道怎么下载安装的同学赶紧跟着我的步骤操作吧！首先点视频右下角分享键，然后分享链接，然后打开这个蓝色东西，会弹出一个文件夹，没有的话打开后空白处输入卡丁宝箱，选择软件大合集，找到你要的右下角保存即可。

嘿，大家好，想没想过在自己的电脑上就能有一个超强的人工智能助手，而且重点是完全免费。今天啊，我就手把手带大家走一遍，看看怎么把谷歌最新最厉害的那个开源模型 gemma four 装到你自己的 mac 上。 咱们平时用那些云端的 ai， 像是 cloud 什么的，确实挺爽的，对吧？但问题也来了，首先就是太烧钱了，那个 api 的 token 消耗啊，简直就是个无底洞。 而且你想想，你所有的数据都得传到别人私服期上，隐私这块总有点不踏实，更别提万一断网了，那就直接歇菜了。 不过呢，好消息来了，谷歌这位赛博菩萨放出了全新的 j 马四开元模型，这什么意思呢？意思就是我们能直接把他吓到自己的电脑上跑。 你想想，这一下就解决了所有问题，完全免费，再也不用担心 token 即费了，数据全在自己电脑里，绝对安全，而且就算没网，他也照样能用。 我知道，一听到部署命令，可能有点头大，但你放心，整个过程真的特别简单，对新手超级友好，基本上就是敲几行命令的事，咱们分分钟就能搞定 好。那咱们先来准备一下工具，你看屏幕上，左边这个叫 c m u x， 右边呢，就是你 mac 电脑里自带的那个终端。说实话，对于咱们今天这个事，你根本不需要装新的东西，直接用系统自带的终端就行了，超级方便。 接下来这个是咱们今天的核心工具，叫欧拉玛，你可以把它想象成一个嗯，一个专门给本地 ai 模型准备的应用商店。有了它下架、运行管理这些大模型就变得特别简单，后面我们还会用到它来，一键安装像 open crawl 一 样的神器， 安装奥拉玛也是一条龙服务。你看，就这么两步，第一步要是你电脑上还没有烘不入，得先装一下。装好之后，第二步就更简单了，打开你的终端，把这行命令复制进去，一回车他自己就全搞定了。你现在可以暂停一下，先把这一步给做了。 等他跑完，你在终端里应该就能看到这个提示。看到这个可爱的小羊脱挑标和 successfully installed 这几个字。看到这个就说明，恭喜你，最关键的一步已经成功搞定了。 好工具，咱们装好了，那接下来就到了激动人心的选模型环节了，得给你的 mac 挑个最合适的接码。 哎，这个问题很重要啊，因为 jamart 它有好几个版本，不是随便选一个就行的，你得看看自己电脑的内存有多大，选对了跑起来才顺畅。 你看这张表，一目了然。我教你一个特别简单的判断方法啊，就是确保模型的内存需求最好不要超过你电脑总内存的一大半，这样能留出足够的系统空间。 比如说你的 mac 是 三十二 gb 内存，那选这个三十一 b 的 满血版，它大概需要十七到二十 gb 就 完全没问题，跑得动。如果你是十六 gb 内存，那可能就要考虑二十六 b 或者更小的版本了。 好，决定好要哪个版本之后，咱们就可以开始下载了。还是在终端里先敲第一行命令， open 杠 a alama， 这是为了把 alama 服务在后台跑起来，然后再输入第二行， alama run gemma four， 杠三十一 b。 你 看，我这里用的是最强的三十一 b 版本做示范，如果你选了别的，就把最后的三十一 b 换成你选的那个版本号，比如二十六 b 或者四 b。 很 简单吧， 敲下回车，你就能看到这个下载进度条开始动了。这个三十 e b 的 模型还挺大的，差不多十九个 g， 所以 具体要多久，就看你家网速给不给力了。可以去泡杯咖啡，耐心等它一会儿。 好，最激动人心的时刻到了，下载完了，咱马上就能跟它聊起来了。下载一结束啊，欧拉玛就会自动把模型加载好，当你看到屏幕上出现这个 send a message 的 提示，就说明成了 gemma four， 已经在线等你了。 哇，太棒了，我们成功了！你看，我就随便问了他一个问题，你是谁？他马上就回答了，最爽的是什么？是，这一切都是在我自己的电脑上拷的，完全离线，完全免费！那个凡人的 token 机飞表永远都是零。 当然了，可能有的朋友不太喜欢在这种黑乎乎的命令行里聊天，感觉不直观。别担心，咱们刚才装的欧拉玛，它其实也是一个正经的 app， 你 去你的程序屋里找，就能看到这个可爱的小羊驼图标， 点开它就是一个非常清爽的聊天界面，你可以在里面直接选键盘四模型，然后就像用普通聊天软件一样跟它对话了。 好了，基础的聊天我们已经搞定了，但接下来才是真正好玩的部分。咱们可以给这个本地 ai 来个大升级，用一个叫 openclo 的 东西，把它变成一个超强的智能体，也就是 agent。 你 可能觉得，哇，听起来好复杂，但实际上呢？借助于 alama 的 强大，这事也简单到离谱，你猜怎么着？还是一行命令就搞定 你？运行这行命令之后啊， alama 就 会自动帮你把 openclaw 下载配置好。然后最关键的一步来了，他会问你要用哪个模型来当这个智能题的大脑。那还用问吗？当然是选我们刚刚装好的 gemma four 啦！ 这样一来， openclaw 就 拥有了 gemma four 的 智慧，可以帮我们干很多更复杂的事儿了。就 像原作者说的那句特别有意思的话，搞定这一步，咱们就算彻底实现龙虾自由了。呵呵，这个龙虾指的就是 opencloud 的 那个图标。这个说法真的太形象了，意思就是我们解锁了一个超级强大，而且还有完全免费的本地 ai 工具，想怎么用就怎么用。 所以你看到现在你的电脑里已经有了一个完全属于你自己的免费又强大的 ai 智能体， 他的潜力真的超乎想象，无论是帮你处理日常琐事，还是开发一些复杂的应用，他都能成为你的得力助手。那么问题来了，你会用它来创造点什么呢？特别期待看到大家在评论区分享你们的想法。