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只需 3 个命令即可将 Qwen3.8-27B 作为本地 AI 编码代理运行
下载 Ollama，拉取并提供 Qwen3.8-27B，并仅使用三个命令行通过 OpenCode 启动它。
来源:KDnuggets作为本地 AI 编码代理运行功能强大的 27B 模型过去意味着设置推理服务器、配置端点以及手动连接所有内容。有了 Qwen3.8-27B、Ollama 和 OpenCode，这个过程现在变得非常简单。
Qwen3.8-27B是我最想尝试的本土型号之一。它在编码、推理、工具使用和长期代理任务方面表现出色，非常适合处理复杂的项目和大型本地代码库。
在本指南中，我们将仅使用终端中的三个命令行将 Qwen3.8-27B 转变为本地 AI 编码代理。我们将安装 Ollama，下载模型，直接在 OpenCode 中启动它，并快速验证它是否在 GPU 上运行。
开始之前：检查您的硬件
Qwen3.8-27B是一个大型型号，所以首先要确保您的机器有足够的资源。
在安装了 NVIDIA 驱动程序的 Linux 或 Windows 上，运行：
nvidia-smi
在本指南中，我们使用具有 24 GB VRAM 的 RTX 3090。 Ollama 的 Qwen3.8-27B 模型约为 18 GB，因此它可以完全适合 GPU，同时为上下文和运行时开销留下一些 VRAM。
作为一般规则，如果您想将大部分或全部模型保留在 GPU 上，24 GB VRAM 是一个不错的目标。增加上下文窗口将需要额外的内存。
如果您的 GPU 没有足够的 VRAM，Ollama 可以在 GPU VRAM 和系统 RAM 之间拆分模型。它仍然可以工作，但生成速度会变慢。
我建议至少使用 32 GB 的系统 RAM，特别是如果部分模型需要从 GPU 卸载的话。
只需 3 个命令即可运行 Qwen3.8-27B
现在硬件已准备就绪，我们可以安装 Ollama，下载 Qwen3.8-27B，并仅使用三个终端命令在 OpenCode 中启动它。
1.安装Ollama
首先，安装 Ollama，它将在本地处理模型的下载和服务。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2. 启动 Ollama 并下载 Qwen3.8-27B
接下来，在后台启动Ollama服务器并下载Qwen3.8-27B模型。