科班鼠鼠转型AI，Day1先把本地大模型跑起来
鼠鼠我，一只2026届计算机科学与技术专业的应届鼠，几年科班没白读，操作系统、计算机网络、数据结构这些底子还在，但简历投出去发现，光有底子不够，招聘要求清一色加了"熟悉大模型应用开发"，鼠鼠瞬间意识到自己的技能树缺了最新这一枝。
于是鼠鼠钻进了黑马程序员的AI大模型试学课，目标很明确：不补基础，专补应用落地这一块。
Day1的理论部分对科班鼠鼠属于是无痛听讲——大模型能处理文字图片语音、多模态这些概念，鼠鼠听着更像是在做知识地图的坐标校准，而不是从零认知。
真正让鼠鼠打起精神的是 Ollama 本地部署这块。以前对"部署"两个字的印象还停留在服务器运维那套复杂流程，结果几行命令就把大模型跑起来了，这种"工程化到极致"的效率，才是鼠鼠今天真正想记的重点：
ollama pull 拉模型
ollama run 直接对话
ollama list 看本地库存
ollama ps 看谁在占资源
ollama rm 清理门户
科班鼠鼠对"跑一个程序"没什么陌生感，但把一整个大语言模型当成一个可以像管理进程一样管理的东西，这个体感是新的，值得记一笔。
本地部署的价值也想明白了：数据不出本地，模型能自己管理测试，这对以后做企业级应用来说是刚需级别的知识点。接下来鼠鼠的目标不是学会写Python（这个鼠鼠本来就会），而是学会怎么把Python和大模型拼成一个真正能跑的产品。科班基础是地基，这7天要盖的是房子。
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