近年 AI 大語言模型（LLM）百花齊放，大多數人接觸到的方式仍是透過雲端 API，例如 ChatGP、Gemini、 Claude、Grok、Deepseek等，雖然方便，但可能會受限於費用、額度、網路延遲，資料隱私等問題，希望可以在自己的電腦上執行。Ollama 讓我們能在自己的電腦上直接執行 LLM，不需要依賴雲端輕鬆體驗離線大模型，之後還能結合 AI Agent、MCP 或是 AnythingLLM 整合介面。這篇文章會教學在 Windows / Linux / macOS 安裝 Ollama、下載模型，選適合自己電腦的模型大小。
Ollama 入門教學｜本地大語言模型新手指南（Windows／Linux／macOS）
macOS Homebrew 新手教學｜安裝與使用指南
Homebrew 是 macOS 上最常用的套件管理工具，能以一行指令快速安裝、更新與移除各種軟體，不必再手動下載 dmg 或繁瑣設定。它也能管理系統服務，讓應用程式在開機後自動啟動。搭配 ChatGPT、Gemini 等大語言模型輸出的指令範例，Homebrew 讓 iMac、Mac mini、MacBook 等設備的軟體管理更簡單、更高效。
不用寫程式的機器學習，使用Xcode的Create ML訓練電腦分類文章－Text Classification以簡訊分類為例
Apple的Create ML讓開發者不需要了解太多機器學習的原理就可以訓練出自己的AI模型，輸出的模型可以用在各種蘋果平台上。本篇文章教學如何在Mac上使用Create ML訓練一個文字分類的AI模型，搭配Swift語言示範如何在App中使用你的模型。訓練階段你可以完全不寫程式碼就訓練好文字模型，還可以在Preview頁面中直接使用模型來分類更多文字，不會程式語言的朋友們也能體驗機器學習的魅力。