Chạy Qwen3.8-27B với tư cách là Tác nhân mã hóa AI cục bộ chỉ bằng 3 lệnh

--> Chạy Qwen3.8-27B với tư cách là tác nhân mã hóa AI cục bộ chỉ bằng 3 lệnh - KDnuggets --> Blog Bài viết hàng đầu Giới thiệu chủ đề trí tuệ nhân tạo Lời khuyên nghề nghiệp Thị giác máy tính Kỹ thuật dữ liệu Khoa học dữ liệu Mô hình ngôn ngữ Học máy MLOps NLP Lập trình Python SQL Bộ dữ liệu Sự kiện Tài nguyên Bảng cheat Khuyến nghị Tóm tắt công nghệ Quảng cáo Tham gia bản tin Chạy Qwen3.8-27B với tư cách là Tác nhân mã hóa AI cục bộ chỉ bằng 3 lệnh Tải xuống Ollama, kéo và phục vụ Qwen3.8-27B, đồng thời khởi chạy nó bằng OpenCode chỉ bằng ba dòng lệnh. Bởi Abid Ali Awan, Trợ lý Biên tập viên KDnuggets vào ngày 18 tháng 8 năm 2026 trên tạp chí Trí tuệ nhân tạo --> Chạy mô hình 27B có khả năng làm tác nhân mã hóa AI cục bộ được sử dụng để thiết lập máy chủ suy luận, định cấu hình điểm cuối và kết nối mọi thứ theo cách thủ công. Với Qwen3.8-27B, Ollama và OpenCode, quy trình này giờ đây cực kỳ đơn giản. Qwen3.8-27B là một trong những mẫu xe địa phương mà tôi muốn thử nhất. Nó mạnh về mã hóa, lý luận, sử dụng công cụ và các tác vụ tác nhân có tầm nhìn dài, khiến nó rất phù hợp để làm việc với các dự án phức tạp và cơ sở mã cục bộ lớn. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ biến Qwen3.8-27B thành một tác nhân mã hóa AI cục bộ chỉ bằng ba dòng lệnh trong thiết bị đầu cuối. Chúng tôi sẽ cài đặt Ollama, tải xuống mô hình, khởi chạy trực tiếp trong OpenCode và nhanh chóng xác minh rằng nó đang chạy trên GPU. Trước khi bạn bắt đầu: Kiểm tra phần cứng của bạn Qwen3.8-27B là model lớn, vì vậy trước tiên hãy đảm bảo máy của bạn có đủ tài nguyên. Trên Linux hoặc Windows đã cài đặt trình điều khiển NVIDIA, hãy chạy: nvidia-smi Đối với hướng dẫn này, chúng tôi đang sử dụng RTX 3090 với 24 GB VRAM. Model Qwen3.8-27B của Ollama có dung lượng khoảng 18 GB, do đó, nó có thể vừa khít với GPU trong khi vẫn để lại một ít VRAM cho bối cảnh và thời gian chạy. Theo nguyên tắc chung, 24 GB VRAM là mục tiêu phù hợp nếu bạn muốn giữ hầu hết hoặc toàn bộ mô hình trên GPU. Việc tăng cửa sổ ngữ cảnh sẽ cần thêm bộ nhớ. Nếu GPU của bạn không có đủ VRAM, Ollama có thể chia mô hình giữa GPU VRAM và RAM hệ thống. Nó vẫn sẽ hoạt động, nhưng việc tạo sẽ chậm hơn. Tôi khuyên bạn nên sử dụng RAM hệ thống ít nhất 32 GB, đặc biệt nếu một phần của mô hình cần được giảm tải khỏi GPU. Chạy Qwen3.8-27B chỉ bằng 3 lệnh Bây giờ phần cứng đã sẵn sàng, chúng ta có thể cài đặt Ollama, tải xuống Qwen3.8-27B và khởi chạy nó bên trong OpenCode chỉ bằng ba lệnh đầu cuối. 1. Cài đặt Ollama Đầu tiên, cài đặt Ollama, ứng dụng này sẽ xử lý việc tải xuống và phân phối mô hình cục bộ. cuộn tròn -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 2. Khởi động Ollama và tải xuống Qwen3.8-27B Tiếp theo, khởi động máy chủ Ollama ở chế độ nền và tải xuống mô hình Qwen3.8-27B. ollama giao bóng & ollama kéo qwen3.8:27b Thao tác này sẽ khởi động máy chủ Ollama cục bộ rồi tải xuống các tệp mô hình. Giữ thiết bị đầu cuối này mở để bạn cũng có thể xem nhật ký máy chủ khi mô hình bắt đầu chạy. 3. Khởi chạy Qwen3.8-27B trong OpenCode Mở một thiết bị đầu cuối mới và khởi chạy OpenCode với Qwen3.8-27B đã được chọn làm mẫu. ollama khởi chạy mã mở --model qwen3.8:27b Nếu OpenCode chưa được cài đặt, Ollama sẽ nhắc bạn cài đặt nó trước. Sau khi quá trình cài đặt hoàn tất, OpenCode TUI sẽ mở với Qwen3.8-27B được chọn. Từ đây, bạn có thể chỉ cần giao cho nó một nhiệm vụ mã hóa. Đối với thử nghiệm của mình, tôi đã yêu cầu nó xây dựng một ứng dụng Python đơn giản. Ở yêu cầu đầu tiên, mô hình sẽ mất nhiều thời gian hơn một chút vì Ollama phải tải nó vào bộ nhớ. Bạn có thể xem điều này xảy ra trong thiết bị đầu cuối đầu tiên. Sau khi tải, tốc độ tạo rất ấn tượng. Trong thử nghiệm của tôi, nó đã xây dựng ứng dụng, thử nghiệm và trả về bản tóm tắt dự án chi tiết trong vòng chưa đầy hai phút. Thế thôi. Ollama xử lý mô hình cục bộ, trong khi OpenCode cung cấp môi trường mã hóa tác nhân. suy nghĩ cuối cùng Tôi biết một số người sẽ thích llama.cpp vì nó cho phép bạn kiểm soát sâu hơn nhiều đối với suy luận, điều chỉnh hiệu suất, lượng tử hóa và các tính năng nâng cao. Nhưng đó không thực sự là mục đích của hướng dẫn này. Thiết lập này dành cho người mới bắt đầu và người dùng không rành về kỹ thuật, những người chỉ muốn trải nghiệm mô hình mã hóa cục bộ mạnh mẽ mà không cần xây dựng llama.cpp từ nguồn, định cấu hình máy chủ hoặc tìm ra các đối số dòng lệnh dài. Chỉ với ba lệnh, bạn cài đặt Ollama, tải xuống và chạy Qwen3.8-27B, rồi khởi chạy trực tiếp bên trong OpenCode. Đó là nó. Bạn có thể chuyển từ không có gì thành một tác nhân mã hóa AI hoàn toàn cục bộ chỉ trong vài phút. Abid Ali Awan (@1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần. Thêm về chủ đề này Chạy Qwen3.5 trên máy tính xách tay cũ: Hướng dẫn thiết lập AI cục bộ nhẹ LLM mã hóa cục bộ tốt nhất mà bạn có thể tự chạy Xây dựng hệ thống AI cục bộ: Qwen3.6 + MCP Chạy LLM cục bộ với Cortex Vibe Viết mã ứng dụng đọc tốc độ bằng Python chỉ trong 15 phút Xây dựng một tác nhân AI phát trực tuyến cục bộ 5 đề xuất khóa học miễn phí hàng đầu của chúng tôi --> Nhận sách điện tử MIỄN PHÍ 'Từ điển bỏ túi trí tuệ nhân tạo KDnuggets' cùng với bản tin hàng đầu về Khoa học dữ liệu, Học máy, AI & Phân tích ngay trong hộp thư đến của bạn. Bằng cách đăng ký, bạn chấp nhận Chính sách quyền riêng tư của KDnuggets Để trống trường này nếu bạn là con người: Bài viết mới nhất Chạy Qwen3.8-27B với tư cách là Tác nhân mã hóa AI cục bộ chỉ bằng 3 lệnh 5 điều mã hóa Vibe đúng và 5 điều sai Tôi thực sự có thể làm gì với một mô hình ngôn ngữ nhỏ? 5 Pyth