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以下是我使用 Llama 3.2 的方法：

生成代码：我使用 Llama 3.2 来编写和调试代码，无需连接云端。
创建内容： Llama 3.2 帮助我生成各种格式的内容，同时保持完全的隐私和控制。
生成嵌入：我为 SEO 任务（例如 关键字映射）生成单词和句子嵌入，全部在本地完成。
与工具集成：借助 Ollama 的本地 API，我可以将 Llama 3.2 集成到自定义工具和工作流程中，而无需依赖第三方服务。
2. 开放的WebUI：本地AI模型的用户友好界面
打开 WebUI 的屏幕截图
如果您不熟悉命令行或处理代码 澳大利亚电话号码库 那么在本地运行 AI 模型将非常困难。我希望找到一种解决方案，让那些喜欢图形界面而非基于文本的命令的人更容易理解这个过程。

Open WebUI是一个基于 Ollama 的开源界面。我用它在自己的机器上运行开源 AI 模型，比如 Llama 3。此外，我还可以执行通常在 ChatGPT 中执行的

以下是我使用 Open WebUI 的方法：

编写 App Script 代码：我提示 Open WebUI 生成代码，该代码从 OpenAI 生成嵌入并将其插入 Google 表格中。
将代码复制粘贴到 Google 表格中：我生成了代码，将其粘贴到 Google 表格中，然后将其作为函数运行，从而无缝集成到我的工作流程中。
非程序员也可以使用：此工具为那些喜欢使用图形界面而不是命令行的人提供高级 AI 功能。
3. LM Studio：本地 AI 模型的无缝界面
LM Studio 截图
借助 LM Studio，我可以轻松下载和运行 LLaMA 3.2 等模型，并通过直观的界面与它们交互。无需复杂的设置或编码技能 - 只需下载模型，即可开始使用。