轻松搭建代码大模型：Ollama本地部署一触即达
CodeGeeX4-ALL-9B作为最新一代CodeGeeX4系列模型的开源版本发布后，很多用户对这次更新的CodeGeeX插件支持本地模式非常感兴趣，都希望能够在本地部署CodeGeeX4-ALL-9B，然后通过本地模式接入CodeGeeX插件中来使用代码补全和智能问答的功能。
CodeGeeX4-ALL-9B这次也专门适配了GGUF，今天我们详细介绍只用简单的一招，不用考虑环境和依赖，通过Ollama跑起来本地的CodeGeeX代码大模型。首先我们需要用到的Ollama也是一个开源项目，是在本地快速跑各种开源大模型的最优选择之一。CodeGeeX4-ALL-9B在开源后不到24小时就获得了Ollama的支持，目前通过Ollama下载已经超过了6000次+。
安装使用的过程非常简单，跟着下面的教程，大家也可以一起来体验：
首先，把Ollama开源项目一键安装在自己的电脑上。建议安装Ollama0.2或更高版本。MacOS和Windows都有一键安装包。Linux也只需要执行一行命令。
安装完成后，打开终端，输入ollama，能看到这些信息就说明Ollama已经安装成功。
接下来我们打开Ollama的官网，搜索CodeGeeX4。
打开进入详情页面，就可以看到CodeGeeX4-ALL-9B模型的相关介绍和使用命令了，复制运行命令。
在终端运行刚才复制的模型运行命令，就开始安装CodeGeeX4-ALL-9B模型了。
看到终端命令行提示的“Send a message”就说明CodeGeeX4-ALL-9B已经成功安装在你的电脑上，你可以直接在这里输入问题和CodeGeeX4-ALL-9B进行对话。
接下来，按照下面的步骤，就可以把CodeGeeX4-ALL-9B接入到您的CodeGeeX插件本地模式中。1. 在VSCode、JetBrains全家桶的IDE插件市场中，搜索「CodeGeeX」，点击下载安装插件。2. 配置跨域所需的环境变量在终端输入
export OLLAMA_ORIGINS="*"
或
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"
来设置环境变量，Windows环境可以在环境变量中手动配置。
设置后需要重启 Ollama 服务和 IDE(VSCode 或其他环境) 使环境变量生效。
启动CodeGeeX4，在终端输入
ollama serve
打开一个新的终端，在终端输入
ollama run codegeex4
5. 配置接口地址在CodeGeeX插件的本地模式设置中，输入模型地址：
http://localhost:11434/v1/chat/completions
打开模型配置的高级模式，在模型名称栏填写
codegeex4
现在就可以享受 CodeGeeX4在本地提供的编码体验！
希望了解更多模型部署的教程，点击下方「阅读原文」，前往CodeGeeX4在Github上的教程与Demo查看，如果您喜欢我们的项目并认为它对您有帮助，请在GitHub上为CodeGeeX4点一个⭐️ Star！
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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