今天这篇教程介绍个人电脑，接入大模型的搭建方法。
1 为什么要这么做？有哪些好处？
首先，这种搭建方法在本地电脑也能流畅流行，因为使用了专家微调后的大模型，专门针对编程的，所以参数规模和计算资源消耗，都降到最小，一般电脑也能流畅的运行。
如下图所示，我推荐的deepseek-coder编程大模型，参数尺寸只有776M，相比于通用大模型如qwen:7b和llama3:8b都有近5G的参数规模，可以说已经轻量级到极限：
其次**，这种搭建方法是没有费用的**，推荐的方法包括Pycharm社区版，可以免费使用，deepseek-coder是开源的编程大模型，而CodeGPT插件也是免费。所以全都是免费的，并且没有附带费用。
再次，CodeGPT插件目前应该是支持开源大模型编程最好的插件之一了，大家看完这篇教程，就知道它的界面使用非常小白，看完教程大家直接就能在本地借助大模型更好学习Python起来了。
如下图所示，接入Pycharm后，可以直接在右侧面板使用大模型能力，这样就不用来回倒腾页面了，操作方便性直接拉到极限：
2 框架为什么这么选？
目标决定了选型策略，具体来说，很多想学编程的朋友想借助大模型直接在Pycharm或vscode里编写。这种目标需要使用大模型的API，而绝大部分大模型走API调用都有费用。
而本篇介绍的教程方案就****解决了这个问题，并且deepseek是目前公认的编程较好的大模型，因此方案还是比较好的。
基于上面的目标，最后找出这种组合：
Pycharm社区版或vscode + 轻量级的deepseek-coder + CodeGPT插件。
总结下来，这个方案具有三个特点：轻量级，运行速度快，开源免费。
3 搭建方法
第一步，安装Pycharm，推荐安装社区版，完全免费，下载地址在下面我的公众号回复：Pycharm，即可获取：
这个页面包括了Pycharm社区版最近几年的历史版本，推荐收藏。如下为下载软件页面部分截图：
第二步，安装deepseek-coder，推荐使用ollama管理本地大模型，目前使用最多的管理工具之一。
关于安装ollama和ollama安装在本地安装大模型的系统介绍，我在此前几篇文章都有详细教程，在此不再重复
安装完成后，可以做个简单测试：
在终端提问界面不友好，需要有比较好的UI工具辅助，更友好的帮助我们学习编程，为了解决此问题，因此有了第三步。
第三步，安装CodeGPT，安装它之后，可以直接在Pycharm或vscode里像GPT那样辅助编程了。因此，第三步是很关键的。
在这里我以Pycharm里安装这个插件为例，介绍如何安装。
打开Pycharm，苹果电脑是找到设置，Windows电脑是文件按钮下的设置，进入到设置页面，如下所示，在这个页面的操作步骤，我都已经按照箭头和文字标注了，大家按照步骤操作下：
找到这个插件后，选择右侧的Install按钮，就能安装完成了：
安装就是这么简单，至此我们已经全部安装完成。
4 使用演示
再次打开Pycharm后，在最右侧会出现如箭头所示的图标，点击下：
就出现下面这个页面，在右侧我们就可以使用大模型对话界面一样，使用它解决编程问题了，这种方式不用拉回倒腾页面，会比较方便：
选的模型比较小，运行速度还是很快的。除此以外，这个插件还有智能代码补全功能，更多功能大家在使用过程中可以慢慢摸索。
最后总结
本方案轻量级、免费且易于操作，适合个人电脑搭建大模型环境。
借助 Pycharm 社区版、DeepSeek-Coder 和 CodeGPT 插件，实现高效学习和编程支持。
安装简单、运行流畅，是零成本接入大模型的一个不错的解决方案。
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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；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉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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