运行本地大型语言模型 (LLM) 的一些流行工具,如 Ollama 或 LM Studio (我们稍后会介绍),通常会打包所有必需组件。但即便如此,在你的系统上安装 Python 也常常很有用,尤其当你计划进行超出最基本配置的操作时。可以将 Python 看作不仅仅是一种编程语言,更是人工智能和机器学习中大量工具和库的依托。许多高级 LLM 框架、用于模型微调的库,或自动化任务的脚本都使用 Python 编写。安装 Python 之后,为日后使用这些资源提供了可能。即使你开始使用的特定工具没有明确要求 Python,现在安装它也会为将来的使用提供灵活性。为何考虑安装 Python?工具兼容性广: 许多重要的 AI 库,如 Hugging Face 的 transformers、PyTorch 和 TensorFlow,都高度依赖 Python。脚本编写: Python 让你能够编写简单的脚本,以与 LLM 交互、处理文本或自动化工作流程。社区支持: Python 拥有一个庞大且活跃的社区,这意味着有大量的教程、支持论坛和预构建的代码片段可用。未来应用: 如果你决定尝试训练小型模型、微调现有模型或使用更专业的 LLM 工具,Python 环境通常是先决条件。检查 Python 是否已安装在安装之前,值得检查 Python 是否已存在于你的系统上,可能由其他软件安装而来。打开你的命令行或终端 (我们将在下一节简要介绍),并尝试以下命令:在 Windows 上: 打开命令提示符或 PowerShell 并输入:python --version你可能还需要尝试:py --version在 macOS 或 Linux 上: 打开你的终端并输入:python3 --version如果你看到版本号 (例如 Python 3.9.7 或类似),则表示 Python 3 已安装。如果你收到“command not found”之类的错误消息,或者报告的版本以 2. 开头 (例如 Python 2.7.18),则应安装当前版本的 Python 3。大多数 LLM 工具与 Python 3.8 或更高版本配合最佳。如何安装 Python安装 Python 最可靠的方法是使用官方来源:访问官方网站: 前往 Python 下载页面 python.org/downloads/。网站通常会检测你的操作系统并推荐合适的安装程序。下载安装程序: 下载适用于你操作系统 (Windows、macOS 或 Linux) 的最新稳定版 Python 3 安装程序。运行安装程序: 执行下载的文件。Windows 用户须知: 在安装过程中,请务必勾选标有 “将 Python [版本] 添加到 PATH” 或 “将 python.exe 添加到 Path” 的框。这将使 Python 可以方便地从命令行访问。macOS/Linux: 按照安装程序的提示操作。在这些系统上的安装通常很简单。也可以使用 brew (macOS) 或 apt/yum (Linux) 等包管理器,但官方安装程序通常更适合初学者。验证安装: 安装完成后,关闭并重新打开你的终端或命令提示符。然后,再次运行版本检查命令 (Windows 上为 python --version 或 py --version,macOS/Linux 上为 python3 --version)。现在你应该能看到刚刚安装的版本号。快速了解 pip:Python 包安装器当你安装 Python 时,它通常会附带一个名为 pip 的工具。这是 Python 的标准包管理器,用于安装和管理其他开发者创建的额外库或软件包。你不需要单独安装 pip。虽然我们暂时不会安装特定的 Python 包,但你经常会看到这样的说明:pip install some-library-name此命令会指示 pip 从 Python 包索引 (PyPI) 下载并安装指定的库 (some-library-name),PyPI 是一个全面的 Python 软件库。如果你选择使用基于 Python 的 LLM 工具,那么了解 pip 是如何为你的 Python 环境添加额外功能的,对后续步骤很有帮助。总而言之,虽然对于使用 Ollama 或 LM Studio 等工具的第一步来说,安装 Python 可能并非严格必要,但这是一个建议的准备步骤。它能让你的系统适应本地 LLM 方面的更广泛用途,并符合更广泛的 AI 和机器学习方面的常见做法。