gemma4怎么只能本地

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。

谷歌最新开源的大模型 demo four 据说很强，在综合能力上甚至超越了二十倍规模的开源模型。 今天教大家如何快速部署在本地，以及分享一下在 mac mini 上的实际体验感受，具体感受什么样？大家看视频吧。首先打开欧拉玛官网，下载它的应用程序， 打开应用程序，我们看一下他目前支持的一些免费的开源模型，还没有 demo， 所以 我们需要去他的官网再去下载下载到本地。那么这里呢，有很多不同的型号 可以看一下，它有很多不同参数的型号，有满配的，还有一些轻量版的。那因为我这个是 mac mini m 四十六 g 版本，所以我们就选择它系统默认推荐的这个九点六 g 的 好，只需要复制这个指令，然后打开终端运行，它就会自动去下载 这里下载了。那么我们先测试一下， 测试一下他的回复速度，因为是第一次响应，所以速度会有点慢，然后我们打开活动监视器，看一下他占据内存的情况， 这个模型本身就有实际系统走内存差不多也跑满了，这里他已经有回应了，我继续再测试一条， 第二次响应速度要比第一次快很多， 我叫 jam 四，我是一个由谷歌 deepmind 开发的。 ok， 现在我们打开欧了吗？然后去加载一下，这里要重启一下这个程序，然后再看模型选择，里面 最下面就已经有了已经安装好的，现在我们把这个模型对接到本地的小龙虾，只需要复制这个指令，打开终端，在终端里面运行，它就自动会加载好， 这里有不同的模型选择，都是他支持的一些免费的大模型，我们选择 demo 让他去运行。 ok， 这里已经加载好了，测试一下他的响应速度。 这里我是放了八倍速了，说实话，因为实在是太慢了，他平均回复一个问题的速度差不多要两分钟， 非常非常慢。我本来想在这个小龙虾里面测试一下他的执行任务的能力，但是这个速度的话确实没有办法， 但是它有个好处啊，如果你有低血压的话，你就可以用它。我是动物城朱迪警官，你好吗？我过得还好，不错，谢谢。这里我甚至尝试开启快速模式， 但是实际的感受没什么变化，就还是那么慢， 所以只能放弃在这里面做测试了。那么我们还是回到欧乐玛，在这个软件里面测试一下这个模型本来的能力。这里给他放两张图，让他识别一下图先， 一个是标格，一个是周杰伦，看一下他能不能准确的识别。 这里我也是开了倍速的啊，但是这里的速度要比小龙虾里面快很多， 我给他给出的答案是，图二是陈坤，图一是一名中国艺人， 看来这个版本的模型识图能力还是有点差。接下来测试一道经典的陷阱题啊，这个对大模型来讲是一道陷阱题，很多大模型都倒在了这道题上面， 那么他给的建议是走路去，最后测试一下他的复杂推理能力， 这道题是我让 gbt 五点四给我出的一道推理题。 abc 三人中恰好有一人是骗子，永远说假话，另外两人永远说真话。他们各自说了一句话， a 说 b 是 骗子， b 说 c 是 骗子， c 说 a 和 b 至少有一个是骗子， 请问谁是骗子？给出答案，并且给出完整的推理过程。好，他给出的推理过程和答案我跟 gpt 五点四给的标准答案对比了一下，是一样的， 所以它的复杂推理能力还是可以的。 ok， 总结一下实际体验感受啊，你如果是 mac mini m 四十六 g 版本，虽然能运行，但是它会把你的内存拉满，就是你的电脑会一直处于满负荷的状态，而且响应速度也很慢，所以使用感受是很差的。 当然，如果你的电脑配置足够高的话，你是可以去尝试部署在本地的，因为它的响应速度肯定要比我这个要快很多。而且你还可以尝试去部署它的满配版，比如三十 e b 那 个版本， 能力应该是要比这个强不少。

首先有苹果手机的就可以在它 pos store 里面下载这个，嗯， google l h gallery 直接打开它，然后它可以要去 accept and continue 这个按键，然后点允许。首先第一个呢，它是有一个 ai 的 私人助理，可以跟他 ai 聊天。第二个就是 agent 的 skills， 你 可以装一些技能。 这里我已经开启了无网络模式，让他帮我规划一份亲密友爱系列，我们点开看一下， 然后他已经很快的输出了。

大家好，本期内容我来分享如何在本地部署谷歌新开源的多模态 ai 模型代码四，我会分享命令行和格式化界面两种安装方案，零基础也能轻松搞定。 最后我还会教你如何修改部署的路径，彻底解决大模型占用 c 盘的问题。本地部署的优势就是你的数据可以完全保存在自己的电脑上，隐私安全有保障，而且支持模型微调， 可以打造专属的 ai 助手。但是他也是有缺点的，就是我们需要稍微懂一些技术，还有就是硬件的支撑，如果电脑配置高，自己可以部署折腾一下。有了本期视频，就算你不懂技术，跟着视频操作也可以部署成功。 本期演示我只分享入门版本，主要就是参考部署的方法和流程。接下来我手把手带大家用欧拉玛一键部署。 首先我们先来了解一下 jam 四到底是什么，它是谷歌新发布的开源多模态的 ai 模型，与 jimmy nay 是 同源的。 简单来说，谷歌就是把自家的 ai 技术打包成了一个免费开源的版本，让每个人都能用上。它的能力是非常全面的，支持文本交互、图像识别、音频处理，还能生成代码， 基本上覆盖了所有的 ai 应用场景。下面我们再来看一下它的核心优势。核心优势它有三个，第一个就是多模态能力，文本、图像、音频代码，一个模型全部搞定。 第二个就是完全免费，它没有会员订阅，没有暗次收费，可以随便的去使用，甚至用它去开发商业化的产品。第三个就是比较重要的隐私安全保障，本地部署模式下，所有的数据处理都在自己的设备上完成， 敏感信息不会上传到云端，这是三大核心优势，就是在我们安装之前，需要我们了解一下这个安装环境。首先系统兼容性 demo， 四是支持 mac os、 linux、 windows 三大主流操作系统，基本上覆盖了绝大多数的用户。 然后就是内存要求，如果你的电脑小于三十二 gb， 推荐安装四 b 版本，自己安装体验折腾一下就可以。如果你的内存达到或超过了三十二 gb， 那 就可以选择二十六 g 或三十一 g 的 版本。 在这里有一个小提醒，就是如果是 mac 电脑 m 系列的芯片，它的显存和内存是合二为一的，大家直接看内存就可以。如果大家不是 mac 电脑，比如 windows 或者 linux， 那 么就优先看显存，显存不够再看内存，这是关于这个配置的查看。像这个本地部署也非常简单，仅需两个步骤即可完成。第一个就是安装欧拉玛，这个欧拉玛就可以理解为是本地大模型的一个容器， 它是装大模型的，有了它才可以运行。第二步就是我们容器安装好之后，我们需要给它把模型放进去，就是部署模型，两个步骤即可搞定。下面我们直接进入实操环节，我们来一起看一下部署的全部流程。 在这里第一步我们就先要有这个欧拉玛，他是一个大模型的容器，就是我们打开之后选择右上角的 download， 这时候我们就需要选择匹配自己系统的版本，在这里我这是 windows， 然后我们选择 download for windows， 在这里选择 download for windows 之后就会弹出窗口，我们选择路径直接保存就可以，当下载好之后，然后我们就安装即可，安装好之后打开就是这样的主界面，这个是我之前安装的版本，部署着一个一点五 b 的 zip， 然后下一步就需要我们去选择大模型，我们还来到刚刚乌拉玛的这个界面，在这里我们选择左上角的 models， 然 然后在这里我们可以看到该马四，然后我们选择进来，它提供了好多个版本，在这里我就选择一个入门的版本，主要就是演示安装的流程，比如我们选择 e 二 b， 然后我们选择，这时候我们就看到了这个安装命令，选择右边的这个两个方框，然后选择 copy， 然后下一步 我们就按键盘上的 windows 加 r 键，这时候出现运行窗口，然后在这里面输入 cmd， 然后直接回车， 回车之后就出现了这个命令窗口，然后我们刚刚复制了直接鼠标的右键，可以看一下，这个命令就粘贴过来了，然后我们直接 回车好了，这时候它就开始部署到本地了，在这里我们需要等待一段时间，好可以看一下出现了 success 这个提示，就证明安装成功了。现在我们在这里可以直接和它对话，比如我们输入你好当前什么模型，然后我们发送 可以看一下，他现在回复我们了，我是一个大语言模型，我叫 jama 四，这时候我们就在本地已经部署成功了， 然后我们再回到欧拉玛的客户端，在这里在这个对话窗口右下角这里，这里可以选择模型，然后我们找到刚刚部署到本地的 jama 模型好了，这时候就切换好了。同样在这里我们也可以直接和他对话，比如我们输入你好，然后发送， 这时候他就回复我们了，你好，很高兴和你交流，请问有什么帮助到你的？到这里我们就已经部署成功了。前面我们分享的是使用命令行 c l i 模式去部署，其实还有一个简变的方法， 在这里我们还可以选择模型后面对应的这个按钮，也是可以直接部署的，这个是非常方便的。好，最后我再分享一个大家比较关心的问题，就是我如何设置这个本地模型的一个部署路径， 在这里我们也不用去改环境变量了，这个客户端是直接支持的，我们选择左上角的设置，然后在这里选择这个 model location， 在 这里我们就可以去设置模型的一个保存路径，在这里大家自己设置就可以，是非常方便的。 好，下面我这里演示的是上传了一张图片，就让他识别这张图片，我们一起来看一下他给我们的结果，好了可以看一下，我们给了他一张图片，我们问他这是张什么图片，他给我们的回复， 这是一张符号或者是图标，然后他还分析了主要包含的元素，还有用途预测等等，能够精准的识别内容，并生成详细的描述， 表现还是可以的。好了，现在我们本地部署成功了，然后刚刚我们也做了一个功能测试，第一个就是我们和他对话，就是文字处理，第二个测试的就是这个图像识别，他也是可以精准识别的， 他虽然是多模态的，但是目前我们用的这个容器不支持多模态的输入，我们暂未测试音频和视频的识别。好，最后我再补充两个细节，就是第一个欧拉玛的拓展性他是非常强的，除了可以部署这个 demo 四， 还支持比如通用签问或者是 deepsafe 等众多的开源模型，部署方法也是完全一样的，一条命令就能去部署。第二个就是本地部署的真正价值不仅仅是隐私保护，更重要的是支持模型微调， 可以用自己的数据去训练模型，打造一个完全专属的 ai 助手。好了，这就是我们本地部署的所有内容，大家感兴趣的可以自己折腾一下，探索更多的玩法。好了，我们本期内容分享就到这里，可以留下你的想法，我们下期再见。

公主，你现在看到的就是谷歌最强的开源模型加码四，可以看图，能听音频，也有不错的推理机制，最重要的是完全免费，给我几分钟，从零开始，将加码四部署在自己的电脑上。我们直接开始 先花一分钟和大家聊一下贾马四是什么？它是谷歌刚发布的开源 ai 模型，跟商业版的怎么奈同根同源，你可以理解为谷歌把自家最强的 ai 技术浓缩成了一个免费的版本，直接送给你用。 那么它好在哪里呢？三个点。第一，多模态，不只是聊天机器人，你可以发图片让他看，发音频给他听，还能写代码。 我们可以看看这张表格，横轴是模型的参数体量，而纵轴就是性能表现。贾马四以满血版的性能表现和千万的三百九十七 b 的 模型能力基本持平，关键在于它的体量只有千万的十分之一，这真的非常夸张。 第二，完全免费，不用充会员，不按 token 收费，并且可以商用，你可以模改它做成各种有意思的本地模型，拿去做产品也没有任何的问题。第三，隐私安全，因为跑在你自己的电脑上，所有的数据都不会出，你的电脑拿它处理合同，财务，私人物件，不用去担心泄露。 ok， 我 们直接动手。你现在只需要打开一个浏览器，然后把它放到全屏上，直接官网上搜索欧拉玛点 com 啊，然后这个东西就出来了。然后你只要点击整个画面的一个右上角 download， 看到没有？然后你可以选择你是 mac os 系统还是 linux 还是 windows， 我是 mac os， 那 你就直接点击这个 download from mac os， 然后我们就可以看到这个画面上的右上角应该是会有个下载的链接， 然后等它下载好就可以了，因为我这边其实已经安装好了吗？那么我这边的最终的一个输出效果的话，大概是在这里。你们下载完了之后，打开你们的桌面上的欧拉玛，你们看到的应该是现在这样子的一个画面，那就说明你已经安装成功。 佳马仕一共有四个版本，你可以根据你的电脑配置进行模型的选择，模型的能力越强，所需要的配置就越高。对于内存小于三十二 g 的 玩家，我建议大家直接安装一四 b， 三十二 g 及其以上，可以试试看二十六 b 和三十一 b 的 参数量， 其实这两者模型的能力大通小异，如果你是为了极致的精度，可以选择三十一 b， 但是在我看来，二十六 b 呢，其实是一个非常甜点的位置，达到了速度和精度的一个平衡。如果你不知道你的电脑内存是多少，这里针对 mac 用户，你可以选择终端输入这行命令。 而 windows 用户你可以点击 win 加 r， 点击回车，召唤出来你的终端以后，然后再输入这个命令，也可以显示出你的内存。选择好对应的模型，我们只需要打开终端，和刚刚一样的步骤，根据模型输入指令直接回车即可。等待模型下载好，打开你的 oala， 选择模型就可以开始了。 ok， 我 们打开我们欧曼的软件，你点击这里，然后往下滑，你就可以看到你刚刚已经安装好的这个佳马仕。我们来问他一个很有逻，就是说很有那个逻辑陷阱的一个问题，就是我今天要去洗车，但是只有一百米，你觉得我是走路去还是开车去？ ok， 我 们来看一下他的一个答复是怎么样子。 这是一个非常有意思的一个逻辑陷阱题，我们可以从不同的维度去分析。逻辑层面上来说，必须开车去， ok， 这一点已经很棒了啊。 那如果说是从脑筋急转弯角度上来说，他说如果你走路去，那么你是在散步，而不是在洗车。哦，也就是说他分为了三个维度，一个是脑筋急转弯，一个是实用主义层面，还有个就是逻辑层面。我们来看一下他这个佳马仕的这个逻辑能力。哎，你还真别说这小参数，但他的表现还是不错的。 那么 jamas 它的一个很大的优点就在于它其实是支持这个多模态的。我们来不妨给他上传张图片，我们来看一下。 ok， 那 么我们上传一张什么图片呢？哎，上传张这个图片，你们看怎么样啊？就是这是一朵花，然后有个太阳，有一本书，我们来让他看看。我说，啊，描述一下， 描述一下这个图片，我们来看看他的多模态识别能力怎么样？说实话，本地具有多模态识别能力的模型，而且是能够你自己去模改的，其实并不是很多。我们来看一下。 ok， 一， jeff 二，然后 jeff 三，给了几个他看到的一些画面。好，我看他现在在思考和输出。这张画面充满了诗意，唯美且带一丝忧伤。 画面主体是一本翻开的书籍。哎，确实是对的，背景与中景是一个画面，然后呢，躺着一只洁白的玫瑰，然后背景是有一个夕阳，散发出这个温暖的金橙色光芒，哎呦，很不错，你们发现没有，是不是很棒？就是说他好像 表达的还是很到位的，但是因为呃，我其实本来还是想测一下这个关于音频识别和这个视频识别的，因为这个佳马仕它也是支持视频识别的， 但是因为欧拉玛官方不太支持，所以大家可以自己去谷歌 as do do 上面去玩一玩。所以总的来说，其实通过这么两个比较简单的测试，它当然不够严谨，而我觉得感受来说的话，这个香奈儿丝还是 真的是能够在本地帮我们处理一些比较复杂的一些任务的，就是在文字层面以及去多模态识别能力上来说，是一个比较抗打的模型。 看到这里相信你一定会明白， olama 本身是一个模型管理器，你当然也可以不用贾马四，你可以选择开源的 deep stick， 千问等等，其他的开源模型还是同样的命令，一键配置就可以了。 本地捕鼠的最大优点就是保护你的隐私，模型的使用不会受到任何的限制，同时也可以支持模型的微调，让它更合你的口味。下期我打算教大家小白如何从零到一，微调自己的本地模型，感兴趣的可以点个关注，我们下期再见。

hello， 大家好，我是 ken。 上条视频说到 gemma 四在接入到 openclaw 之后，只能充当一个聊天机器人，我不愿相信，也不甘心， 一个二百六十亿参数的模型，能力应该远远不止于此。于是我今天又坐下来折腾了一天，有好消息也有坏消息，听我慢慢说。 先说好消息，今天的第一个突破，在我给他安装了文件系统技能之后，赋予了他读写我本地文件的技能。果然，他可以根据我的指令在桌面生成一个 markdown 文件，算是一点小小的生产地了。 但当我让他在桌面上创建 word 或者是 ppt 文件的时候，还是一样会牢牢卡住。 好消息到此为止，但接下来我想到了一个新的思路，既然 openclaw 是 有记忆的，它可以学习并且积累技能， 那么如果我先接入到一个聪明的大模型，把我需要的技能都完整的走一遍，再切换回 gem 四大模型，看它能不能完美的复刻出来。 于是我切换成了 podocr 技能之后， 在桌面上放了一张带有简单文字的图片，然后让 codex 先做一遍演示，把图片上的文字准确地提取出来发送给我。 结果非常顺利， codex 不 但把桌面上的文字准确地提取了出来，还帮我顺带把技能也优化了一遍。 好现在切换回 jama 四，让他重复刚才的操作。我给他下了一样的指令， jama 四可以正确地调用 pad ocr 这个技能，也能够识别到桌面上的图片，但就是在提取文字这一步，他怎么样都做不到，会卡住。 我中途问他是否有停止工作，向我汇报进展，他都说正在提取文件中，但是无论我等待多久，十分钟，二十分钟，半个小时 都没有给我任何的反馈。我担心是不是他在运行的过程中，我的电脑内存不足，导致他没有办法生成，于是我把模型切换成了更轻量级的 e 四 b 版本，结果还是一样，会在提取文字的过程中牢牢的卡住。 这让我有点困惑，究竟是我的电脑内存不足，还是模型的能力不够？我更倾向于认为是模型的能力不够， 因为二十六 b 混合专家模型在实际工作的过程中呢，只会调动四 b， 也就是四十亿的参数。 这个被激活了四十亿参数的专家可能还没有学会怎么去运用 o c r 这项技能，但也不能完全排除是运行内存不足导致的。 现在还不能下定论，只有等四月十六号我的 max studio 到货以后，我让他跑三十一 b 满血版的大模型才能够有答案揭晓了， 到时候我会第一时间和大家分享我的测试结果。上一条视频的评论区有很多人问我，他的设备的内存是多少，什么版本 能够跑什么样的大模型？这里就 gemma 四的四个版本呢，我分享一个简单的小公式，供大家去进行自行计算。普通模型呢，就用你的内存或者显存储以四， 得到的数字就是你能运行的大模型版本。比如说，如果你的内存是十六 g 除以四等于四，那么也就是说你的电脑可以跑 e c b 这个版本。接入 open cloud 以后呢，可以做问答机器人，也可以生成 markdown 文件。 但是 jam 四的二十六 b 混合专家模型是略有不同的，因为就像我刚才所说，它在工作的时候呢，只会调动四 b 的 参数，所以呢，是比较特殊的，如果内存达到二十四 g， 就 可以运行二十六 b 混合专家模型。 还有一个简单的测试方法就是如果你电脑的内存是足够的，你可以把呃一二 b， 一 四 b 和二十六 b 三个版本的大模型都下载在本地，然后用欧拉玛去运行它们，看看你提出问题或者下指令之后，他们是否能够做到秒问秒答。 如果能够做到秒问秒答的话，那接入 openclaw 它是可以做问答机器人使用，没有问题的。但是如果在欧拉玛中只是作为聊天机器人，它的回答都是相对来说比较慢的话，那接入 openclaw 肯定是没有办法使用的。 在接入 openclock 以后呢，内存的消耗量会稍微大一点，所以大家在实际使用的时候，最好还是能够留一些余量的好。今天的折腾就分享到这里评论区，告诉我你们还想看什么，我们下期见。

内存搞了四根八 g 的， 这个是显卡，联想的幺零六六涡轮卡，他在电脑上安装一个谷歌的这个 ai， 他 叫 jam 四，这是个本地的模型，可以离线跑， 就不需要联网。最开始我也疑惑，你这个 ai 怎么能离线跑呢？跟我们用那个豆包一样，不联网。他怎么回答问题呢？看了下这个文件大小，四点二 g， 五点九 g 的 不同的版本，十七 g， 十九 g， 这个本身是训练好的，各种乱七八糟的数据都存好了， 当然也有代价吃硬件嘛，他这个运转吃你的内存跟显卡，在线型的那种 ai。 gpt 豆包，他的安装文件很小，两百兆，三百兆，他让你问问题之后发给了云端服务器，消耗的是服务器的硬件资源，他运转好了之后再把结果顺着网线给你。反过来 这么一个过程当然有代价， gpt 可能要交钱，这离线模型你不用花钱买，那个什么头盔免费的。这里面四个版本，一二 b， 一 四 b， 还有三幺 b， 他的硬件要求都不一样，这个要求是最低的， 还可以在手机上面跑。搜了一下，主要是吃内存跟显卡，对 cpu 要求不高。我搞了个幺零六零六 g 的 显卡，就跑这个模型，一四 b 的。 到这个网站去下载 lm studio studio studio studio 工作室软件里面叫工具级的意思， lm studio stu d i o 回车第一个就是这个官网，打开好，这个是全英文的，右上角 download， 先给他下载下来， 点这个 download 和 windows 下载五百八十兆了，下载速度五点七兆还行。好，这个下载完了直接安装中文界面的，为所有人安吧。下一步路径我也不改了，直接安装 好，安装完成直接运行英文界面的，点这个 get start， 开始 我 gmail 四模型，不用专门下载，直接就跳出来了。还是一四 b 的， 直接点这个蓝色按钮， dongle 的 gmail 四一四 b 大 小六点三三 g 让它下载就可以了。这个速度还挺快的，可以让它后台下载，直接继续， 把它忘了删掉，不管他直接继续，这就是他的聊天界面。下载进度在这调成中文，点左下角这个小齿轮， app 浪轨迹，默认英语， 选简体中文关掉。啊，已经变成中文了。这下载速度一秒两兆多。还行，刚才那个界面没有这个模型的话，你可以直接搜这个小人头，点一下 搜索模型，加满四一 b， 一 二 b 都有看下载按钮不就在这吗？ completed 下载完成。怎么加载？很简单，点一下这个播放按钮， load model 加载模型，这不就出来了，测一下这个识图功能怎么样啊？ 这个 d 轮的话也是完成 paste 粘贴。这是啥发送？这在思考好，结果出来了， pet 聚酯纤维，没问题，没毛病。

叮咚，家人们 ai 大 模型正式进入手机部署时代，昨天的视频呢，我跟大家说了，谷歌最新发布的加马斯模型可以直接在手机上面部署，今天我就来带大家实现它。首先咱们先看效果， 首先我先打开我的手机的飞行模式，可以看到我现在这个手机是没有任何的 wifi 和数据连接的，然后这时候我们回到 ai， 然后打开一个聊天窗口，我们问他一个问题，比如说帮我查一下苹果 ceo 库克， 然后他会问我们需要什么，我们选择一他的职业生涯和背景， 可以看到他直接就给了我们答案。按照我们正常逻辑思维来说，这些数据应该是在手机需要联网的情况下才可以给我们的答案，但是这个本地部署的大模型他就不需要联网，他就像一个活生生的人，他的脑子里面已经有这个记忆了，所以当你问他的时候，他可以直接就给你回答。 那么这样一个模型我们究竟要如何安装与使用呢？那我们现在开始首先第一步呢，就是我们要打开我们的应用商店，然后在应用商店里面找到这个软件，叫做 google ai gallery， 这是谷歌专门推出让我们使用扎马四模型的 app， 安卓用户也是可以下载到的，但是安卓的用户需要在谷歌 play 商店里面才可以下载，然后我们这里已经是下载好了这个软件，所以呢我们直接打开就可以了。 打开软件之后呢，你们会看到这个屏幕中显示的全是英文，并且软件的内部它是不支持我们去切换语言的， 很多人看到这里就已经开始头痛了，那我看不懂英文咋办呢？其实不用慌，因为这里面的功能其实非常的简单，完全也不需要用到翻译，而且当我们在跟语言模型对话的时候，它是完全支持我们中文对话的。 这里我们向下滑可以看到官方总共给了我们七个功能，从上向下分别是图像、语音、语言聊天、模型、花园以及手机操作。 我们就先从最基础的开始 ai chat， 也就是我们常用的文字聊天。那我们打开这个 ai chat 之后呢，可以看到它底下有五个模型给我们选择， 其中三个是胶码三，还有两个是胶码四，那我们这一次主要针对是胶码四，所以我们就选择上面两个胶码四，然后这个胶码四它分为 e 二 b 的 模型和 e 四 b 的 模型， 这两个我们要怎么去选？就是主要是看你的手机性能，如果你的手机性能稍微好一点，你就选择这个 e 四 b， 如果你的手机性能稍微弱一点，那我们就选择这个 e 二 b， 那 我现在演示的这个设备是十六 pro max， 那 我们就选择 e 四 b 这个模型。当然你在使用模型之前是需要先去下载的，所以我现在就点开这个 e 四 b， 点出来 it， 然后进入到模型之后给大家做一个演示。首先我们先给他打个招呼，你好吗？ 哇，可以看到他这个回复速度真的是超级快，我之前一直认为这种手机跑的模型应该会很慢，没想到他的速度还是很快的。然后我们再问他一个，你是什么模型？你能为我做什么？ 看到他这个吐字速度真的是超级快，那这个速度呢？对于我们大部分人来说已经是超越了我们的阅读速度的，所以如果你是日常聊天或者写写论文啥的，这个模型对于我们来说是完全足够用的了， 当然这只是最基础的文本聊天。那我们再去下一项看一下他的图像测试怎么样？那我们现在就已经到了他这个图像测试窗口了， 我先给他一张图片，这张图片呢是一张上海滩的图片，让他看一下他对这个地标啊，还有图片内的内容识别度如何。 ok， 在 经过大概五秒钟左右的思考，他已经给了我们答案，然后他说这是上海的城市景观没错，然后他说这是上海中心大厦， 这一点我不知道哎，他好像把东方明珠论成了上海大厦，虽然这两个地标中间只隔了零点八公里，但是我没有在图片中找到这个这个中心大厦这个东西， 然后他说这是独特的双层球体啊，那看到了是建筑认错了，但是其他的关于黄浦江还有其他的描述倒是正确的，就是单独认错了这个东方明珠和中心大厦这个地标建筑。 ok， 那 我们就再给他一张东方明珠的照片，但是这是我们给他夜景的照片，看下他识别度如何。 可以，他已经给了我们回答，他说这是上海的夜景，然后地标是上海中心大厦，那看来他还是认错了这个地标，他依然把东方明珠认成了中心大厦。 其实我不知道他这后面这个逻辑是什么，有没有一种可能，他是去网络上找了类似的图片，然后类似图片说这个地方是中心大厦，所以他就给我们说这个是中心大厦的，我觉得应该大概率是这样。 嗯，有知道的小伙伴可以打在这个屏幕上，那我们就先不纠结这一点，我们进行下一项测试， 现在我们来试一下他的语言听写能力，然后这次我们依然还是选择这个 e 四 b 模型，我先给他发一段语音，你好，你能听得见我说话吗？现在时间是北京时间四月九日，看他能不能给我们提取出来。 可以看到它已经完美的提取出来了我语音说的内容，并且没有误差，那看来它对中文的这个听写能力支持还是很强的。那我们进入下一项功能， 然后这个功能呢？叫做 agent skill。 相信大家对 skill 这个单词已经是很不陌生了， skill 是 什么意思呢？就是一个技能， 然后谷歌目前官方里面给我们默认是内置了八个 skill， 但是其实它最重要的是什么？最重要的是它这个 skill 是 允许我们自己再去添加的，所以我认为这是这个 app 里面最具有 可玩性的一个功能。就是我还记得前一段时间在网络上很流行一个叫做前任 skill， 就是 把自己的前任变成一个技能，然后放进他们的 open cloud 之中。那现在你不用放进 open cloud 了，也不用打开电脑了，直接在手机之中就可以操作了。嗯， 我相信后面会有很多人去专门为手机的这个开发 skill。 那 这个 skill 我 也就不多说了，因为目前我这里只有官方的八个默认 skill， 然后默认 skill 都是比较基础的啊，说的也没有太大的意义，大家自己后期自己去 自行尝试一下就行。然后我们来到下一个这个红色的按钮叫做模型实验室，这个应该是对于比较极客的玩家用的比较多，那我们大部分的普通玩家呢，是很少也几乎不会用到的一个功能， 所以我们这里就不过多传输。然后下一个绿色的这个是迷你花园，是谷歌官方出了一个专门用来语音玩游戏的一个小功能吧， 也没有什么好说的，因为他是英文交互吗？嗯，大部分人可能也就是藏着新鲜进去看一看，也没 什么好玩的。所以我们来到最后一个，也就是我认为第二可玩性比较高的一个功能，叫做手机操作，那他顾名思义呢，就是可以直接操作我们的手机，那我们现在点进去看一下， 那我们点进来之后可以看到他首页是说他有最基础的五个技能，第一个是开关手电筒，第二个是创建联系人，第三个是发送邮件，第四个是在日历中创建，第五个是 在地图中搜索，那这应该是最基础的，我不知道他有没有其他的功能，但是我们可以先把他的基础功能先试用一下展示一下给大家看。 我这里是让他打开了我的手电筒，然后他确实也打开了我的手电筒，然后我们来试一下，让他关闭手电筒，嘿，然后他也成功的关闭了我的手电筒，然后我们最后来测试一下他能不能在地图中展示， 可以看到他是直接调用了苹果官方的这个地图，然后打开了我要他搜索的地点，但是这个功能怎么如此的似曾相识呢？感觉有点像被前段时间被全网封杀了。豆包手机 太眼熟了，只能说太眼熟了。 ok， 相信大家看完以上的教学视频之后，都已经成功的安装好了手机端的胶码四，也对他的所有的功能呢都有了一个初步的了解， 在手机端部署大模型，不仅仅是拥有极高的隐私安全，还支持在没有联网的情况下使用，真的可以说是开启了一个 ai 的 全新时代。那么本期视频到此结束，咱们下期再见！拜拜！

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。

看好了宝子们，安卓也可以在本地部署 jam 四了，只需要一个 google ai h gallery 就 可以直接把 jam 四跑在我们的手机上。有多种大模型可以选择，还有 deepseek 的 ai 大 模型教程。在最后， 首先打开抖音，点一下分享键，再复制一下， 然后拿出蓝色小鸟，就会弹出来一个包包。也可以在搜索框输入小鱼宝宝，在热门合集找到对应的，先保存后下载即可。

整个恢复的速度相当的快，这是在手机上，而且大家看现在完全的没有联网。哈喽，大家好，那今天跟大家分享一下，基本上可以说是 iphone 上面最强大的免费本地 ai， 完全不需要联网，搭载的是 game 四啊，非常的强大， 大概就这个软件啊。 edge gallery 点开之后点击这边，我们可以选择我们的 model 子啊，这边有非常多的什么 jimmy 三呐， jimmy 四， jimmy 四是 google 推出的啊，给迷迷同样也是 google 推出的， 但是他不想给咪咪，给咪咪那是付费的，这个是完全的免费的，这里面我是下载了一二 b， 一 二 b 它是二十亿参数，一四 b 是 四十亿参数。那真马四相比于过去的真马三，主要有这么几个特点啊，首先第一个就是它整个脑细胞啊，整个容量会更加的高 啊，就是模型架构进行了一个非常大的优化。苹不是苹果啊， google 通过非常高效的蒸馏技术 distillation， 可以 让四十亿参数，就这个一四二 b 啊，可以达到过去一百亿二百亿模型那 这种水平，所以它整体智商就更加的高了，但是它占用的内存却没有变，所以它就可以让我们使用这个 iphone 十七 pro max 这种十二个 gb 内存的手机，也可以非常流畅的使用，而且它现在是支持了多模态原生支持，就是它可以理解我们拍摄的图片，逻辑和语言都是同步 的，识别精度跟上一代比啊，提高了大概百分之四十，而且它整个记忆力也增长了，整个智商更加的高了。过去我们在使用手机端的模型的时候，哔哔几句，他就忘了前面哔哔啥了，所以这个是一个非常大的痛点，但是这次 jam 四它每秒可以达到一百二十八个头肯， 所以我们把一整页的，比如说五百页的这种 pdf 啊，这种文章丢不进去，它也可以在几秒内看完，然后回答我们。再有一个就是 iphone 上为什么使用它会更加的好用，就是因为 iphone 它独特的架构就是 m r x， 反正就是统一内存啊，什么 cpu， gpu 啊，这几个都是统一使用内 存，所以在这个 a 十九 pro 里面使用这个加速单元，再配合上 g 八四，整个发热更低，跑得更加的快。那 所以我们简单的给大家演示一下啊，首先这个 ai chat 啊，这个是完全在本地的，所以我们现在打开飞行模式，关闭蓝牙，关闭 wifi， 都是可以正常的使用的。 这边有什么 e 二 b 啊，它有一个 best overall 最推荐使用的这个啊，我们试一下这个 e 二 b 就 可以整个大小容量也就是二点五四个 cb， 然后 ch 你 是谁？ 马上就回复了，我是战马四，一个由 google dmind 开发的开放群众的大型语言模型，你有没有意识，整个回复的速度相当的快，这是在手机上，而且大家看现在完全的没有联网飞行模式，所以我们在飞机上在 处理这种文档，我突然有一个呃，突发奇想，想要咨询的时候，就我们直接在手机上跟它逼逼就可以，它就会给我们一个非常不错的答案啊，整个推理模型也相当不错。然后我们在这边点击这个之后，我们可以选择 max token 啊，我们可以进行选择 topk， 说实话，这个我也不知道它是啥意思啊，哈哈，然后我们点击 ok， 我 们可以再问一下啊，根据哥德尔不完美的系统，它都是有一个缺陷的，那么宇宙它作为一个系统， 他为了解决内部的这种无法解决的矛盾，所以他创造了生命，他看本地啊，在本地这么深刻的问题，他触觉了哲学系统论，生命起源，噼里啪啦， 哎呀，生存压力，适应性创造的本质有很多，在本地这个速度我个人感觉已经非常的够用了，还哔哔呢。 ok， 他 最后来了一个总结，一个看似完美的系统， 其内在的动态张力矛盾是其演化的燃料，生命正是这种内在张力的一种具象化和解决机制。他不是为了追求绝对的完美，而是为了在既定的有缺陷的宇宙框架内，实现一种动态的，有目的的存在。人生的哲理根本就是存在，扎斯的存在就是他们 关于这个歌德尔的不晚辈定律啊啊，我再找一期视频单独跟大家分享一下啊，今天我们就先跳过，总之我们在这边可以跟他比一遍，然后点击加号，之后我们看，我们可以看他的 history， 然后点击这边右上角的小加号，我们可以创建一个新的聊天，这个都是可以， 然后我们后退，后退之后这个是 ai chat， 唯一比较不满的就是它整个功能是比较分离的啊。当我们想要 ask a mage 用图片进行交流的时候，我们必须要到下面这边啊， explore other use cases 有 各种 使用的场景啊， ask a mage， 我 们可以让他啊回答我们拍摄的照片和图片。在这边点击加号之后，我们可以选择 photo library， 选择我们的照片，选择 camera 啊，这都是可以的。 我选择 camera 拍一个，呃， use photo， 然后我让他逼逼。这个是什么？有哪些特点啊？这个失误了。哎，这个失误了。这是 playstation port。 差一点啊，等会啊，我们刚才是使用的二 b， 我 们使用四 b 试一下。二 b， 他 可能智商没那么高 啊。使用这个二 b 啊，使用四 b 来试一下。这是什么？有哪些特点？嗯， yes 哦，他把旁边的 major sense 控制特点，触觉反馈，自适应班级， l two， r two 可以 根据游戏内的动作提供不同的阻力。 啊，噼里啪啦，还有例子呢啊，荔枝麦克风和扬声器设计和人体工程学啊，这些都有了。 ok， 这是什么花哦？金樽花，万寿菊。我们再换一个，让他翻译一下，翻译成中文，重新打开飞行模式， wifi 关闭。大概 它同样可以在本地完全免费的进行翻译，相当不错。所以我们在飞机上啊，都可以用注意力焦点， attention， focus， injection， 汇聚所需信息的过程。第一段，第二段它都会进行一个分段，第四段，第五段原文都有此处文字被遮挡，这种细节 相当不错。 very good。 然后这里面呢，还有一些比较简单的，什么 ask， 你 major 啊，什么 audio square， 但是没有特别大的鸟，用什么 prompt lab 啊， tiny garden， 这是一个小的游戏 mobile actions 啊，它可以用这个小的模型来操纵我们的电脑啊，不，是操纵我们的手机，比如说， turn on flashlight， 可以打开我们的闪光灯， turn off， create contact， send， email 这些，但是我用了一下，不是特别的好用，实际来讲比较好用的可能是这个 agent skills， 在 这边我们选择四 b 的 模型，什么 generate， q r code 呀，粘贴进来之后生成 q r 码， loading skill， 它是可以使用我们的 agent skill 的， 我们可以让它生成一个 q r 码完全离线的状态。另外这边啊，还有其他的什么 interact， map 啊 这些用起来感觉就那样啊。然后这个比较有趣， text spinner， 它需要一个访问的权限，大概是这样的一个效果，我们可以更改它的文字啊， spin 使用中文给它相机权限。呃呃，任何文字都可以，就这种效果，虽然没什么鸟用，但是 还挺有意思啊，就是这样的一个为的。这个呢，就是 google ai h 格兰瑞，我们可以使用 google 最新推出的振马四，高效的二 b， 高效的四 b， 我 们都可以在这边使用。但是这个软件呢，说实话，目前它整个 bug 还是有一点多啊，就是用的时候卡住的情况是，呃，挺多的，挺平板的。对大家有兴趣的话啊，想要免费使用的话，可以试一下，再等一下它们的更新吧。 啊，可能我现在是使用的艾弗莎士六点五 bug 版本，所以它整个匹配度不是特别的好啊，大家可以试一下。

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。

手机想下载谷歌杰玛四的宝字看过来，还有很多人不知道怎么去下载杰玛四，简单三步教会大家获取最新版。首先点本条作品的右下角分享箭头复制一下， 打开这个蓝色的工具，他会跳出来资源包，也可以在矿里搜购燃资源，在文件夹里找到保存下载就可以用了。

今天的视频我们往本地部署一下全马司，全马司不仅仅是个文本生成器，他还是一个具备多模态能力、多步规划能力及逻辑推理能力的模型，这意味着他在回放复杂问题时，人会像 oe 模型一样展示其思维能力而被进行给出最终答案。 首先我们来到阿拉玛的网站。好，直接点击下载 download。 好， 这里有三个选项， mac os、 linux、 windows 好， 因为我的电脑是 windows， 所以 我们选择 windows 好， 直接点击 download 的 下载， 安装完以后打开这个页面，好，这里我建议先到这个设置里面， 把这个模型的放置位置从 c 盘改为到别的什么盘，因为我们不希望他去占据 c 盘的内存，因为每一个模型他所需要内存还是挺大的，都一般都是几个 g 几个 g 起步的，所以我们优先把选择到比较空的字盘里去，把放置一下， 然后我们打开这边的模型挑选，让我们浏览一面，发现没有我们想要的詹姆斯， 然后我们就打开我们终端，这里 vr 一下，好选 cmd 终端，打开以后，我们输入这一串，好点击运行。然后这里我简单介绍一下杰姆斯，他有很多不同的版本， 这比方说二 b 或者四 b 的 版本，他门槛就比较低了，你只要有三六零或四六零的显卡，一般建议是二 gb 上的显存，你就可以流畅运行它了。 然后像三十一 b 这种大型版本，一般的显存要求就很苛刻了，通常你需要有二十四 gb 上的显存，比如说四零九零或者最新的五零九零。 我们刚才下载的是一四 b 的 版本，这里的话，如果你显存不是很够的话，比如说只有六 gb 的 五零七零太好，你去强行下载运行二三十 e b 版本的，有时候可能模型会回退， 就会导致推率速度大幅下降，甚至会出现卡顿这种情况，所以这里我建议还是下载一四 b 的 版本比较好。 如果你想在终端里下载三十一 b 的 大型版本的话，你其实只要在终端指定你后面加他的后缀名就可以了，终端显示这个页面网名他已经下载完成了。 我们重新回到阿拉玛上去，我们打开这边的模型找一下，发现他已经有杰玛斯了。好，这里我问他一个问题 啊，这边就在思考好，因为詹姆斯他是个多门态模型嘛，所以我们我们发张图片 问他一下， 他回答是，其实我发现他一张关于 solo 的 logo 图标，他那边回复就是比较普通，这原因可能就是因为 在训练的时候可能关于这种特定图标样本不够多，然后詹姆斯就只能根据形状进行通用的描述，没有办法直接叫出丝袜的名字。 然后第二个原因可能是因为没有上下文的提示嘛，而他为了避免幻觉也就胡说八道，会优先选择客观描述图片内容，而不会去盲目猜测他到底是什么东西。 还有另一种可能就是像四 b 中尺寸的模型，在常识库的深度上可能会有所折中吧， 他或许能够理解图片里的解剖结构，但在于瞬息外面的互联网流行图标可能随便识别率就会稍微低一点。然后以上就是本期内容了，如果你觉得我的视频有帮助的话，那就给我点个赞，投个币，加个关注吧！

来来来，朋友们，今天手把手来教给你们这个 gm。 四、怎么在手机部署，方法很简单的，安卓、苹果都可以在本地部署。首先点我视频右下角小箭头，点击分享链接，然后我们打开应用商店搜索一下这个，打开它进来之后点击搜索框 输入倍腾的梦，这一步不能输错，它会自动跳准，我们点进来选择软件资源。三、找到这个保存，然后进行下载就可以了。

看好了朋友们，就这个谷歌新推出的佳马仕还有很多朋友呢，不知道怎么去下载以及本地部署，那么今天一个视频我来教会大家，首先在我视频右下角我们点击分享链接， 然后我们打开应用商店去下一个这个，然后打开它，进来之后呢我们点允许粘贴这里才会弹出来一个文件，如果没有的话呢？我们搜索速度宝库，然后点进来找到软件资源，再找到谷歌 ai， 然后呢我们先保存再下载安装就可以了。

看好了朋友们，就这个谷歌新推出的 ai 大 模型，谷歌佳马仕还有很多朋友呢，不知道怎么去下载以及给他本地部署，那么今天呢，一个视频我来教会大家，方法很简单哦，首先在我视频右下角，我们点击分享链接，然后打开应用商店去下一个这个，然后打开 他进来之后呢我们点允许粘贴会弹一个文件，如果没有的话，我们搜索速度宝库，然后点进来找到软件资源，再找到谷歌 ai， 然后我们先保存再去获取就可以了。

来，看好了兄弟们，像这个 gm 四已经可以在手机上本地部署了，到目前为止还有很多朋友不知道让你去下载苹果与安卓的版本的，今天呢，我来一个视频，手把手教给大家。 首先点我视频右下角分享箭头，然后我们这里找到分享链接或者复制链接，随后打开手机自带用商店，在商店里面搜索这个软件，我们给他下好，并且打开它，这里会弹错框，我们点允许粘贴， 随后这里弹出文件夹，我们点立即查看，没有弹出文件夹也不影响我们在上方打搜索，弯弯爱玩点击搜全网是一样的，点立即查看，点一下，然后这里找到其他资源，我们点进去取消全选，这里找到谷歌 ai 界面来试，我们给它保存下载进行解压就可以了。