大家好,我是莫端
欢迎来到科技营梦幸云
这期主要讲的是使用Olama或者CC Switch
免费使用Cloud Code
Cloud Code加Olama
就像是山海经理的渔墙
那或是海神间分神
人灭鸟生
脚踩两条青蛇
似乎和李天干的两袖青蛇有一些关系
他掌管北海呼风唤雨无所不能
Cloud Code加Olama出代码
问快
能抗示
CC Switch就像是山海经理的天吴
八头人面八脚八尾是水帛
专门负责疏通水路连接各方
有时候魔法阻止了
访问不了Cloud Code
天吴能帮你在分烂里把路接通
视频推流机制
创作不易
请点赞订阅支持我的创作
首先该配的环境还是要配的
你需要确保你本地已经安装了Git命令行
在Mac上你可以直接用Brew安装
当然无论是什么系统
你都可以直接到它的官网上去下载安装
点这个按钮
在这里就可以选择其他的系统进行安装了
如果是MacOS就选这个
它本身推荐的也是用Blue进行安装
如果是Windows点这里下载
或者用这个命令安装
如果是Windows下载安装
尽量要在这两个里面选
简白了就是尽量要选Standalone
装好了以后
用这个命令看到版本
就是安装成功了
然后你会需要拉码
它会提供免费的AI模型
安装也很容易直接到它的官网上去
可以用这个命令安装
也可以下载安装
安装好以后
直接用这个命令
能看到版本号就说明安装是成功的
接下来你会需要安装Cloud Code
到它的官网去
用这个命令进行安装
如果是Windows
必须在PowerShell里面
用这个命令进行安装
你也可以在这个Button底下
找到它的Desktop下载安装
安装好以后
用这个命令
查看一下有版本号
就是安装成功了
另外说一下CC-Switch
它不是一个AI模型
它实际上是给Cloud Code
Codex
OpenCode
Code
GimmeCode
Minimax等
提供的一个管理器
它主要是给受魔法限制的小伙伴使用的
它有中文解释
点一下中文
这样看上去就顺眼多了
它还能帮你管理OpenCloud和Hermes
这是它的官网
点进去看一下
在官网上直接有提供稳定版的下载
在官网上可以看到它的大体功能
这里有provider管理
本地路由和使用统计
本地路由就是我们一定会用到的东西
CC switch需要下载安装
你可以在这里直接下载
也可以回到它的keyhard
点一下它的仓库名
在右边栏点一下release
进来以后直接拉到底
这些就是它可以下载的软件
选择自己对应的系统
下载安装就好
比如说我是Mac
我就选这个
下载以后打开
把它拖进Application
然后就可以打开它了
打开的时候会看到这个欢迎页
直接点Got It
就不用管它了
打开以后就可以看见
CC-Switch自带对Cloud Code的支持
这个先放一边
要免费使用Cloud Code
依旧要使用模型
我们会用Olama提供免费的AI模型
但问题是哪一个模型才真正适合你呢
首先你需要查看你电脑的硬件信息
在Mac上就用这个命令查看一下就好了
你有了你电脑的基本硬件信息
就可以到这个网站这里
这个网站就是帮你挑模型的
首先要选一下GPU
这个怎么也绕不过
点一下选择对应的类型
如果你是苹果就选这个
然后选自己对应的GPU
我是M2 Pro
内存16G
因为我们要让Alama能够提供AI模型给Cloud Code
它要求最低的上下纹是32K
顺便说一下我这个内存为什么会选16G
因为它没得选
而且Mac本身是极显
它内存一共就16G
也就是说这16G不是像独立GPU那样
可以全部用来跑模型的
这些选好以后下面就会出现
跑得很好的各种模型
也就是说在这里就可以找到
适合于你电脑的AI模型了
当然因为是Mac
所以能用的都是比较旧比较小的模型
一般情况下尽量选择靠上面的
也就是这些靠前的
前队来说评分比较高
性能也比较好
当然了因为Mac的性能是有一些限制的
所以我会把上下文改为16K
试着使用一下Fy4
但是Fy4跑起来会很慢
它本身是不错的
是微软出品的
另外Alama自己本身也是有推荐的模型的
主要是千万3.5和智朴5
还有Kimi 2.5
后缀有这个Cloud
说明它是云端版的
直到要下什么模型以后
就可以到Olama上点一下models
开始搜对应的模型
比如我们搜一个GLM5的模型
搜一下GLM,点GLM5
这样就可以下载它对应的模型了
AI的模型是有两种
我们看一下
签问,以签问3.5为例
如果你看到它后面这里是text and image
这个是多模态的模型
它支持图形,也支持聊天
如果后面就单独是text
那这个模型就只是一个聊天模型
可以用来写代码
但是它不是多模态的
那怎么下载模型呢
就比如说
我们想用千万3.54B的这一个
点进去
这个就是它的下载命令了
复制一下
连贴到终端
就可以把它下载下来
顺便说一下
如果你想下载
并直接开始运行
就使用RUN命令
如果你只是想下载
就使用POO命令
我本地是已经有一些模型了
用AlamaList
给大家看一下
我本地是下了这两个模型
像这样的云端的模型
它是有使用限制的
毕竟免费嘛
常看我视频的小伙伴
知道我视频主打的是不花钱
如何查看限制条件呢
你需要一个账号
登录到它的官网
点用户按钮
点一下设置
进来以后就可以看到
这是一个免费的账户
这是每一个session的限制
这是每个星期的限制
对于使用Alama本地模型来说
是不需要API Key的
但是如果你一定想要一个
也可以到这里来搞一下
点一下Kiss
进去以后自己设一个就是了
记得复制粘贴保存到一个
你本地等火方便你复制粘贴的地方
但是如果有的时候你的工程量特别大
云端模型免费的额度已经满了
怎么办呢
你可以换一个账号
注册LAMA的账号需要手机验证码
你可以到这个网站来
这里有很多这种免费的手机
可以帮你接码
但是这不是一个保稳的方案
它的成功率是有一定概率的
主要取决于它第二次的验证用的是什么
它第二次验证如果用的是手机
那你就只能等过几天再试了
如果它第二次验证用的是邮箱
那就没有问题了
这个看大家喜好了
反正这些都是免费的临时手机号
基础的配置就讲完了
现在看一下
如何直接使用Olama的命令来启动Cloud Code
这样Cloud Code就可以使用Olama提供的免费的AI模型
希望你已经安装好了Cloud Code
Mac是这个命令
Windows必须在PowerShell底下用这个命令
链接的话可以去博客里找
要让Cloud Code使用Alama也很简单
直接使用这个命令
复制一下
如果你想用特定的模型
也可以使用这个命令
这个命令的后半部分就规定了要使用的模型
另外Alama的官方还有一些推荐的模型
另外如果你想要直接使用Cloud Code
不想要交互的话
你可以使用这个命令
在它的后半部分就是问题
另外关于想要循环执行某一个任务
Cloud Code是有这样一个loop命令的
以这个为例子
输入loop命令
循环的时间是30分钟
也就是
也就是每30分钟会执行一下loop命令
这命令要干什么呢
最后这个部分就是告诉loop命令要做什么
也就是说每30分钟会查看一下pool request
然后总结一下他们的状态
向下拉
使用这个命令你还可以从外部来控制Cloud Code
比如说从Telegram来控制Cloud Code
如果你不想从Alama启动Cloud Code
你也可以去配置环境变量
然后直接用Cloud的命令
加Alama模型的名字来启动
这样Cloud Code也会使用本地Alama的模型
当然除Cloud Code以外
Alama还支持其他的这些AI的编程工具
像这个OpenCode
它和Cloud Code非常像
其实这些都很像
你会了一个其他都差不多
使用Olama啟动Cloud Code的一个好处
就是你就可以不用去写这些环境变量了
像上拉
复制这个Olama啟动Cloud Code的命令
用这个命令
创建一个新的文件夹
然后进入这个文件夹
粘贴刚才的启动命令
如果你只是想配置
而不是想直接启动Cloud Code
在后面可以加上config的后缀
按一下回车
进去以后就可以看见
它只是帮你配置
用了这个config命令
它是只配置
不运行cloudcode
进来就是帮你选一下模型
上半部分是它推荐的模型
下面这个是我下载本地的一个模型
因为我需要使用cloudcode
所以按esc推出
用这个命令
直接让olama把cloudcode跑起来
按回车
第一步依旧是配置模型
Gamma 4是不错的
但是它本地模型跑不起来
资源有限
要用也只能用云端
但是云端的版本也要看
就比如说我们选这个
前文3.5
GLM5.1
或者KIMI2.6
你会看到它后面都有这个
Upgrade Required的字样
这个都是要付费的
免费的云端只能选NEMOTRON3和GEMMA4
再来这里看一下
在选模型的网站上可以看到NEMOTRON
因此我们就选这个NEMOTRON吧
fine4的话会好慢好慢
按回车
选相信这个folder
在这里你就会看到Cloud Code
现在用的是Nemotron的模型
出一下Skills命令
这里可以看到Find&Design这个Skills
这说明这个Cloud Code
依旧是我之前用的那个Cloud Code
按ESC退出
我已经处理了验证警告
要怎么处理呢
先log out一下
按回车
退出以后
用unset命令
把Anthorpec的token去掉
然后再用Alama命令把Cloud Code跑起来
跑起来之后会需要做一点简单的设置
基本就是按照它推荐的走就行了
我是已经做好了
现在启动是正常启动
启动以后选模型
终端样式选自动
按回车继续
使用它推荐的设置
这样就没有验证冲突了
然后可以给提示词
如果提示词太长可以按Ctrl G
这样就可以在BS Code里面进行编辑
给一个提示词保存一下
关掉
它就会自动把它回弹到Cloud Code里面
按回车它就会开始执行
稍等一下它已经开始运行了
这个Token怎么标都不怕了
反正是在本地用的是免费模型
开始做配置了
稍等一下
这样似乎就是好了
我们到本地用Storybook命令
启动它一下
按回车
这样就可以看见它做的这样一个组件库
纸上去以后会有ABC三个子按钮
很不幸啊
即便是这样一个小任务
也已经把今天能用的免费额度给用完了
如果用Olama的云端模型
它确实是会有免费额度的限制
今天用完了
等明天吧
之前用的是云端的模型
现在来用一下本地的模型
用这个命令打开Cloud Code
直接选FICE
这是一个本地模型
也就是这个模型
进来以后可以看到模型就是FICE
问一下他会写代码吗
直接报错
这是400错误
说不能支持工具的调用
因为Cloud Code一定要求工具的调用
像我们上一个用的Nemotron
它就是支持工具调用的
而Cloud Code是强制要求一定要有工具调用的
因此用File 4是不行的
既然File 4没有用
我们就log out一下
用这个命令把File 4移除掉
因为不需要了
用这个命令
看一下本地还有什么其他的模型
像GLM5 Cloud
这个要收费也一样删掉
常看我视频的小伙伴知道我视频主打的是不花钱
因为Cloud Code一定要求AI模型具有工具调用的功能
所以要选这种有Tools的标签的
比如说Fi4 mini
或者这个Gemma4 1 2B的
它也有工具调用的功能
要下载Fi4 mini
就用这个命令
要下载Gemma4就用这个命令
我这两个是都已经下好了
因为之前用的是云端命令
现在主要是想要用一下本地AI的模型
用这个命令启动Cloud Code
就选择JM4吧
按回车
SIM 选自动
按回车
使用推荐设置
先问个问题
看一下它能不能用
好它又开始运转
并不是弹出400错误
而且你会发现它运行的过程中
连Token都没有
也就是说这是纯粹的本地模型
JM4 12B是小一点
它对于小代码是完全够用的
当然如果是大段代码
或者是需要start folding的
或者是需要部署的
可能就吃不动了
另外近期在爆脸上看到一个模型
是千万3.6的
这个模型根据它的介绍很不错
只需要6G的GPU就能跑起来
它给出了回答
这说明它是可以在Cloud Code里面正常应用的
把昨天的代码跑起来
这样就又看到这个Fab按钮了
点这个右上角的按钮
复制一下它的链接
准备使用Cloud Code的Skills
对这个Fab做一点提升
比如我们就用这个
Front End Design这个Skill
按ESC退出
给一下提示词
使用这个Skill
查找目前这个Fab按钮的本地链接
对它稍做一点调整
主要是要有交互动画的效果
然后要能够输出Wide Frame
先看一下
如果可以再修改UI
本地运行比较慢
稍等一下
它开始问问题
希望我使用哪一种美学的方向
其实哪一个都可以
就直接选第一个吧
复制一下
捏贴进来
按回车
这样它就继续运行了
运行得非常慢
但是确实是生成了现框图
看上去还可以
给出了styling
基本的要素
问我要不要同意
肯定必须要同意
复制这一段捏贴到对话框
如果不同意的话
这么长时间不就白费了吗
本地运行的话
真的很吃资源
等了一会总算是做完了
来看一下它的效果
效果还是相当不错的
原来就是一个简单的蓝色的FAB按钮
现在变成这样
看上去还挺酷的
本地运行的话
其实还是相当吃支援的
当然也许是我自己机子
本身支援非常紧吧
主要是前面做设计稿的那个部分
消耗了比较长的时间
现在来看一下CC Switch的用法
CC Switch前面已经演示过怎么安装了
我们现在就直接开始添加一个provider
点一下这个加号按钮
这个提示栏是说可以添加commonconfig
这样可以在其他的客户端进行复用
没关系,直接点gody
不要管它
进来以后可以看到它其实支持很多的东西
像gmd,dpc,zip,minimax
它支持很多,openrouter也支持
但没关系,我们直接选customconfiguration
点添加
要填一点资料
点cancel
先下拉
我们用的是欧拉玛
这里就填欧拉玛
node的话可以随便填
关于apikey
其实olama是不需要apikey的
我觉得应该就是指olama的apikey
但是满填一个a进去
打开一下小眼睛
就给一个极为简单的apikey
反正是用本地模型
关于API Endpoint
复制这个
拧贴过来
后面加上B1
打开高级选项
打开API Format 下拉框
我们需要改变一下API的格式
这两个都可以
第二个选项和第三个选项都可以
我们就选第二个吧
接下来看一下认证之端
选择API Key
它问要使用什么样的模型
来代替Sonet, OPAS和HIKO
这是准备让我们要提供模型
进而能够替换这几个模型
或者叫欺骗这几个模型
用这个命令退出Cloud Code
用这个命令清理一下页面
用Olama List看一下有什么选项
刚才用过Gemma 4了
这次用一下Files mini
复制一下
您贴到这里
这里全部都使用Files mini吧
在这里可以看一下它的配置
如果觉得没有什么问题就点添加
这样这个新的provider就添加好了
点一下enable
根据提示应该是说要提供路由
路由在这个齿轮按钮里
点一下选routing
local routing
本身是停止的
打开
这两个都启动了
选择I understand
enable
我们当然是要桥接给cloud
所以cloud要打开
这个是CC-Switch服务器的地址
复制一下
保存到你本地一个等火方便你复制粘贴的地方
它确实有提供整流器
CC-Switch看上去就像是一个AI-CLINE的综合管理器
这样路由设置就做好了
关掉CC-Switch
重新打开一下
选择路由
确保这些路由设置依旧存在
用这个命令把File 4迷你在本地跑起来
跑起来以后就让它一直运行
运行以后就直接使用claw的命令
打开代码
问是否要使用custom API key
选试
问一个问题
按回车
似乎是已经可以开始工作了
我是直接用claw的命令进来的
并没有使用claw来启动claw
这个模型看上去叫做opass
但是你看到了
它运行的时候根本就没有Token的统计
也就是说它应该用的是一个本地模型
在CCS里面
回到首页
在我们新建的Olama提供商这里
点一下编辑
在这里你就会看到
实际上Cloud Code的OPAS
已经被Fi4 mini取代了
因此在这里虽然看到的模型还叫做OPAS
但是实际上用的是本地的Fi4 mini
但是它比较慢
比我想象中的慢了很多
这也可以理解
Mac本身的资源有限
还加了一层路由层
慢一点可以理解
只是说希望它不要慢到让我怀疑人生
这个慢的有一点不太正常
有空再看一下吧
现在就不用了
用Exit 退出
关掉这个CC Switch
对于机制性能非常有限
需要手动配置环境变量的小伙伴
可以用一个这样的脚本来做开关
用这个命令创建一个脚本文件
用这个命令打开刚才这个创建的空文件
按I开始输入
脚本就这么一段
它有一个argument
使用on或者off
打开或者关闭
OLAMA Cloud Code的环境变量
好了以后保存一下
用这个命令查看一下
脚本是已经保存并退出了
用这个命令清理一下页面
用这个命令
给刚才的脚本文券以授权
主要是让它可以执行
以后如果你想用Cloud Code
加Olama本地的AIA模型
你就用这样的一个命令
环境配置就做好了
如果不想用Olama的本地模型了
想切换回Cloud Code原本的工作模式
就使用这个命令
讲白了就是最后用On或者Off
来控制环境变量的开关
这样会比你每一次去写环境变量
然后还要把它暴露出来
要方便一些
这期主要讲的就是Cloud Code
叫栏码免费使用Cloud Code
以及使用CC Switch
它也可以让你免费的使用Cloud Code
因为它能够做模型的代理管理
但其实它更像是一个模型的
AI Client的管理器
它其实并不像是一个代理
虽然它有这种直连类型的描述
而且它下面也说了这个
代理和自动错误处理
热切换
request整流器
但是它并不像
它说的这个
可以代理这些东西
它本身应该只是一个管理器
有兴趣的小伙伴
可以试一试
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