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PS: 本文目标读者是对编程感兴趣的用户或者是程序员，小白用户可以忽略。
昨天夜里尝试了一下 Ollama 本地部署大模型，效果不错，参见《Ollama 初体验，本地部署大模型利器，小白也能在 M2 芯片的 Mac 上分分钟跑起来》这篇文章。
今天上午一到公司，就迫不及待尝试了下阿里的 qwen2.5-coder:7b 模型的代码补全效果。
PS 视频参见公众号文章。
先说结论，代码补全在我的 M2 MacBook Air 上可以用，但资源占用太高，导致我的网易云音乐播放着的音乐都卡顿了，所以目前来看并不好用。
一方面不能一边写代码一边听音乐了，另一方面如果是坐在外面（比如咖啡馆）写代码没插电源，估计个把小时就能把电池用完了。
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Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。
有了 Ollama，即使是小白用户，也能分分钟在自己电脑上跑一个大模型玩玩。
使用 《小红书真实风格的美女制造机来了，我来找找 AI 的漏洞》这篇文章里介绍的 Flux Lora 模型「 Flux_小红书真实风格丨日常照片丨极致逼真」。
在网站生图或下载模型部署后，自己输入场景和人物特征，生成图片导出备用。
打开海螺 AI，然后点击“创作视频”，再点击图片按钮上传图片，不需要输入任何 prompt，最后点击“生成”就可以了。
刚刷到一个帖子 传统爬虫 还是 AI 辅助爬虫？该怎么选？，当然这是一篇推广文，不过作者还是蛮客观的。不过由于文章介绍了自己的产品的具体使用方法，所以太长，我就写个总结的帖子。
作者也直言“传统爬虫可能是一个更经济、更直接的选择”，所以目前来看 AI 爬虫只是一个实验性质的项目，或者在小众领域可以尝试的技术方案。现阶段下，使用传统的爬虫（八爪鱼之类的工具或者直接开发）是更靠谱的选择。
