Zed AI + Ollama：最强开源AI代码编辑器，轻松配置本地LLM模型
最近，我介绍了 Zed AI，它是一款非常好的带有 AI 功能的代码编辑器，与 Cursor 很相似，但它是开源的。
如果你还没看过那篇文章，我来快速总结一下：Zed 是一款开源编辑器，据称比 VS Code 更快、更好，总体上非常优秀。它还是开源的，这很酷，最近，他们在编辑器中添加了 AI 功能，使它非常类似于 Cursor。
它兼容多个提供商，你可以使用 API 密钥进行配置。此外，他们还提供免费试用 Claude 3.5，我之前已经介绍过如何免费使用并通过 API 配置。
不过我没讲的是如何将其与 Ollama 模型一起使用。
因此，今天我将向你展示如何使用 Ollama 模型。
首先，让我们安装 Zed：访问 Zed 的网站，下载安装文件并进行安装。
安装完成后，打开它，点击模型选项，然后点击配置，下滑，你就可以到Ollama：
然后去Ollama那下载一个phi3.5（或者其他，我觉得它很好）
如果你的内存和存储空间较大，可以使用参数约为 8 亿的 Qwen 2，它在编写代码方面也非常好。如果你想要更高的，可以尝试参数约为 12 亿的 Mistal Nemo 模型，它在编写代码方面表现极为出色。
完成后，返回 Zed，现在你可以开始使用 Zed 配合 Ollama 模型了，因为 Ollama 模型会自动添加，无需其他操作。
首先，你可以通过点击页脚中的 AI 图标与模型聊天，你可以发送消息并进行聊天，还可以添加文件、打开标签数据，做类似的事情，非常酷。
我们想要AI做什么，点击单元格左边的按钮就可以选择模型：
让我们请求它生成一个简单的登录页面，
我们想对其中的一部分代码进行修改，
这个操作既可以修改源代码也可以要求它生成新的代码。
比如我让他在原基础上新增一个标题
你会看到标题已经被添加上去了。
我觉得目前最好是先用Aider生成整个项目方案代码，然后你如果需要一些简单的改动的时候，我们就可以回到Zed，使用它进行调整**；当然整个工作流我们都可以使用Ollama开源模型作为支撑。**
我正在等待 Zed 添加多文件编辑功能，这样我们就能用简单的提示生成完整的应用程序了，这应该会非常酷。
我认为它有很大的潜力赶上所有的 AI 工具，且因为它是开源的，你不需要花费很多钱来使用它。
此外，Zed的多LLM配置选项也很nice，你可以从本地模型开始，如果觉得本地模型不行，你可以选择更大的模型来使用。
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
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与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
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三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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