把模子跑正在自己电脑上做 ai 文章当地生成当地www.abg9680.net的合，最间接的益处是稿件不分隔硬盘。上周帮朋友搭了一套。RTX 3060 12GB了，跑 Qwen2.5-7B-Instruct 的 4bit 量化版，用 Ollama 起办事，再写个 Python 剧本读 Excel 选题，半小时吐出 20 篇草稿。电费不到一块钱，速度约每秒 28 个 token。情况别贪多了。

先拆 Ollama了，结尾施止 ollama pull qwen2.5:7b，然后调用当地 API。http://localhost:11434/api/generate。

提醉词里写清脚色、目的文章读者、字数、禁用词。好比“你是家居维建专栏编辑，写给租房党看。

600字，不要用‘’”的。那一步决议 ai 文章当地生成 的可费用，模子再强，提醉词含混也白搭。批量处理时，把选题、很重要词、参考素材放进 CSV。每止拼成 prompt。轮回恳求，功效写回 Markdown了依赖云端用流。

留神加 2 秒距离，否则隐存容易爆。我试过并发 4 个恳求，3060 间接卡死的；

改成单线程后反而波动。生成完别间接发，用剧本查重复句、敏感词和很重要词密度，漏网的再人工改。当地生成也有短板。7B 模子写深度长文会绕圈，事实毛病得自己核了。我的做法是让它先列纲领，再分段扩写。

最后用划定规矩剧本兼并。涉及数据、政策、医疗内容。必须查本始出处的。

ai 文章当地生成 合适草稿、改写、批量铺量，不合适替代末审。把它当打字快的练习生，不要当主编了。念省隐存，能够换 3B 或 1.5B 模子，或者用 llama.cpp 的 CPU 推理。老条记本 16GB 内存跑 3B 量化模子的，速度慢，能出稿。很重要是先跑通最小闭环，一个选题，一次生成。

一次留存。跑顺了再扩成流水线。ai 文章当地生成 的乐趣就正在那儿是工具听你的，数据也听你的。