准备环境：你需要什么？

本地运行 AI 模型其实不需要很贵的显卡。你只需要一台能上网的电脑（Windows、Mac 或 Linux 都行），以及 Ollama——一个帮你下载和运行 AI 模型的免费工具。Ollama 就像应用商店，你告诉它要哪个模型，它自动帮你装好、跑起来。

如果你的电脑有独立显卡（比如 NVIDIA 的 8GB 显存），效果会更好；但即使只有 CPU 和 8GB 内存，也能运行小模型。

安装步骤：5 分钟搞定

1. 打开浏览器，访问 ollama.com，点击 Download 下载对应系统的安装包。
2. 双击安装，一路默认即可。安装完成后，打开终端（Windows 搜索 cmd，Mac 打开终端）。
3. 在终端输入 ollama --version，如果显示版本号（比如 0.1.0），说明安装成功。
4. 现在下载一个模型。输入 ollama pull qwen2.5-coder:1.5b，这是阿里巴巴开发的代码审查模型，大小约 1GB，CPU 就能跑。等待下载完成。
5. 运行模型：输入 ollama run qwen2.5-coder:1.5b，看到 >>> 提示符就说明模型已经启动。

验证是否成功：第一次对话

在 >>> 后面输入一段代码，比如：

请检查这段 Python 代码有什么问题：def add(a,b): return a-b

模型会分析并回复。如果它回答了，说明一切正常！如果卡住没反应，等一会就好，小模型在 CPU 上会慢一些。

常见坑：如果下载很慢，可以尝试切换网络或使用 VPN；如果模型不回复，按 Ctrl+C 退出再重新运行。

下一步可以做什么

你已经成功跑通了第一个本地 AI 模型！接下来可以：

• 尝试更大的模型：比如 ollama pull qwen2.5-coder:7b（需要约 8GB 显存，审查效果更好）。
• 让模型审查你自己的代码文件：把代码粘贴进去，或者用 Ollama 的 API 集成到编辑器。
• 调整参数：在 ollama run 时加上 --temperature 0.2 让回答更保守，减少幻觉。

记住，模型大小不是唯一标准：1.5b 模型适合体验流程，7b 模型能真正干活。先从小的开始，再升级不迟。