准备环境

开始之前，你需要一台电脑（Windows、macOS 或 Linux 都行），并确保能访问官网下载安装包。如果你用的是 Windows，建议开启 WSL2（Windows 自带的 Linux 子系统，简单说就是让你能在 Windows 里用 Linux 命令），这样 Ollama 运行更稳定。另外，最好有 8GB 以上内存，因为模型运行需要一定资源。

安装步骤

1. 打开浏览器，访问 Ollama 官网（ollama.com），点击下载对应系统的安装包。
2. 下载完成后，双击安装包，按提示完成安装（一路“下一步”即可）。
3. 安装完成后，打开终端（Windows 用 PowerShell，macOS/Linux 用 Terminal），输入 ollama --version 并回车，如果显示版本号，说明安装成功。
4. 接下来下载一个模型。在终端输入 ollama pull qwen2.5-coder:7b 并回车，等待下载完成（约 4GB，需要几分钟）。
5. 下载完成后，输入 ollama run qwen2.5-coder:7b 启动模型，进入对话界面，输入“你好”试试，模型会回复你，这就跑通了！

常见坑：如果下载很慢，可以尝试更换网络或使用镜像；如果启动时内存不足，可以关闭一些其他程序。

验证是否成功

在终端里和模型聊几句，比如问“1+1等于几”，如果模型能正确回答，说明一切正常。另外，你可以输入 ollama list 查看已下载的模型列表。

下一步可以做什么

现在你已经能本地运行 AI 模型了。一个实用的场景是：用 Ollama 写一个 pre-commit 钩子（提交代码前自动检查的脚本），让模型帮你检查代码里有没有不小心写进去的密钥（比如 API Key）。具体做法：先写一个简单的正则脚本，找出可疑的字符串，再把这些字符串发给本地模型，让模型判断是否是真正的密钥。这样既能防止密钥泄露，又不会因为误报而打扰你。