准备工作：你需要什么

在开始之前，请确保你的电脑满足以下条件：

• Apple Silicon Mac（M1/M2/M3或更新型号）：因为微调步骤要用到苹果的MLX框架，它只支持这种芯片。
• Python 3：用来运行脚本。如果你还没装，可以去官网下载，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。
• Ollama：一个让你在本地跑大模型的工具。去Ollama官网下载并安装。装好后，打开终端（Mac的“终端”应用），运行 ollama pull qwen2.5:7b 来下载一个7B参数的小模型。这个模型只有几GB，用来生成训练数据。
• 足够的内存：运行7B模型建议至少16GB RAM。

安装步骤：一步步来

1. 创建Python虚拟环境：打开终端，进入你想放项目的文件夹，运行 python3 -m venv myenv，然后激活它：source myenv/bin/activate。虚拟环境可以隔离不同项目的依赖，避免冲突。
2. 安装必要的Python包：在虚拟环境中运行 pip install wikipedia-api requests。这些包会帮你从维基百科抓取数据。
3. 获取训练数据：写一个简单的Python脚本，用维基百科API抓取文章。比如，你可以定义一些类别（如“科学”“艺术”），然后抓取相关文章。原文作者抓了约19000篇文章，但新手可以先试10篇。下面是一个最小示例：
   import wikipediaapi
wiki_wiki = wikipediaapi.Wikipedia('en')
page = wiki_wiki.page('Python (programming language)')
print(page.summary)
4. 微调模型（可选）：如果你想让模型更懂你的需求，可以用MLX框架微调。但这一步对新手来说不是必须的，你可以先跳过，直接使用原版Qwen模型。
5. 运行模型：在终端输入 ollama run qwen2.5:7b，然后就可以开始对话了。比如问它“给小学生推荐一个创意手工项目”，看看它怎么回答。

验证是否成功

运行模型后，输入一个问题，如果模型能给出合理的回答，就说明安装成功。你也可以尝试问一些简单的问题，比如“用纸杯和胶水能做什么？”

下一步可以做什么

现在你已经跑通了基础流程，可以尝试：

• 调整训练数据：抓取你感兴趣领域的维基百科文章，让模型更专业。
• 学习微调：查阅MLX官方文档，了解如何用你的数据微调模型。
• 集成到应用：像原文作者一样，把模型接入你自己的App中，提供创意建议功能。