Windows上AI编码助手：Ollama & Llama Coder
目录
🚀 介绍
🔍 什么是 Olama？
🔧 在 Windows 上安装 Olama
🖥️ 配置 Visual Studio Code 插件
🏃 运行 Olama
💡 性能优化
🛠️ 使用 GPU 加速
🔥 性能评估
🚫 不推荐的方法
🔗 资源
介绍
欢迎大家回来！在最近的两个视频中，我们讨论了如何在编程过程中使用开源的 LLMS 作为编码助手。如果你还没有看过，可以点击这里查看。在第一部分中，我们使用 MacBook Air 在本地运行了它们。在第二部分中，我们使用 Tabby 在 Windows 机器上本地运行了 AI 编码助手。而现在，在这个视频中，我们将使用 Olama 在 Windows 上完成同样的事情。我将称这个视频为第 2.5 部分。我还创建了一个关于 Linux 的视频，来结束这个系列，这将是第三部分。
🚀 什么是 Olama？
Olama 是一个 AI 编码助手，它可以为开发者提供编程建议和自动补全功能。尽管它目前没有正式支持 Windows，但我们可以通过 Docker 在 Windows 上运行它。
🔍 在 Windows 上安装 Olama
虽然 Olama 官方并不支持 Windows，但我们可以通过 Docker 来安装它。
🔧 配置 Docker
首先，确保你已经安装了 Docker。然后，我们可以从 Olama 的 GitHub 页面中找到一个 Docker 镜像。
🔧 在 Windows 上安装 Olama
Olama 官方并未提供 Windows 的支持，但我们可以通过 Docker 在 Windows 上运行它。
🔍 安装 Docker
首先，我们需要确保已经安装了 Docker。然后，我们可以从 Olama 的 GitHub 页面中找到一个 Docker 镜像。
🔧 配置 Docker
打开 Docker Desktop，确保 Docker 已经运行。然后，我们可以开始安装 Olama。
🖥️ 配置 Visual Studio Code 插件
安装 Olama 插件后，我们可以在 Visual Studio Code 中轻松地使用它。
📥 安装插件
打开 Visual Studio Code，然后在扩展中搜索 "Olama"。点击安装按钮进行安装。
🛠️ 配置插件
安装完成后，我们可以在 Visual Studio Code 中打开一个新文件，并开始使用 Olama 编码助手。
🏃 运行 Olama
在配置完成后，我们可以开始在 Windows 上运行 Olama。
🚀 开始运行
在 Visual Studio Code 中编写代码时，Olama 将自动为我们提供编程建议和自动补全功能。
💡 性能优化
为了获得更好的性能，我们可以调整 Olama 的配置。
🛠️ 使用 GPU 加速
如果你想要进一步提升性能，可以考虑使用 GPU 加速。
🚀 配置 GPU
安装 Nvidia 驱动程序和 Nvidia Docker 工具包后，我们可以通过配置 Docker 来使用 GPU 加速。
🔥 性能评估
使用 GPU 加速后，Olama 的性能将得到显著提升，让编程体验更加流畅。
🚫 不推荐的方法
尽管可以尝试通过 WSL 运行 Olama，但这个过程相对繁琐，并且不是最佳的选择。我们建议使用 Tabby 作为替代方案。
🔗 资源
No difficulty
