The AI Engineer Path在本地运行开源模型项目
通过这个页面可以运行任一个提取的开源模型项目。其中一个在你的浏览器中加载 Transformers.js 模型；另一个运行 Express 服务器，调用你电脑上的 Ollama。找到你拥有的项目，然后只按照该项目的设置步骤操作。
你需要先准备什么
安装支持的 LTS 版本 Node.js。推荐使用 Node 24，它包含 npm。如果你是 Node 和 npm 的新手，Running the code locally 会详细指导你如何安装和检查两者。
Transformers.js 项目需要一个当前版本的浏览器、用于首次库和模型下载的互联网连接，以及足够的浏览器存储空间和内存。它不需要 API 密钥。
Ollama 项目还需要 Ollama、足够的磁盘空间和内存来运行 mistral 模型，以及本地 Ollama 服务在运行状态。它不需要提供者账户或 API 密钥。
两个设置都不需要 API 密钥，所以这里没有密钥需要创建。
确定你提取的项目
在包含 package.json 的提取文件夹中打开终端：
$ cd path-to-your-downloaded-project如果文件夹名称没有告诉你提取的是哪个课程，打开 index.js。如果有 express 导入，这是 Ollama 课程，需要下面的包修复。如果从 jsDelivr 导入 @xenova/transformers，这是浏览器应用，无需任何更改即可运行。
package.json 的文件夹中打开终端，运行任何命令前检查你的位置。 然后查看 index.js 的顶部：express 指向 Ollama 部分，Transformers.js 指向浏览器部分。
运行 Transformers.js 项目
将这些说明用于 AI Models In The Browser With Transformers.js。这个项目需要 Node 和 npm 来运行 Vite。
安装并启动它：
$ npm install
$ npm start打开 Vite 打印的 Local URL，通常是 http://localhost:5173/。页面首先从 jsDelivr 导入 Transformers.js，然后下载 Xenova/yolos-tiny 物体检测模型。在选择 Detect Objects 前，等待状态从 Loading model... 变为 Ready；按钮在此之前保持禁用。
首次加载需要互联网连接，可能比普通前端页面花更长时间。浏览器缓存可以使后续加载更快。如果状态从未达到 Ready，打开 DevTools Network 标签：被阻止的 jsDelivr 请求指向 CDN 或内容阻止程序问题，模型文件缓慢增长意味着权重下载仍在进行中。用 Ctrl+C 停止 Vite。
无需提供者凭证
模型在你的浏览器中执行，而不是通过托管推理 API。这个课程没有 .env 文件或 API 密钥需要配置。
npm install，然后 npm start，打开 Local URL，等待状态显示 Ready 后再选择任何内容。 首次模型下载是慢的。如果 Ready 始终没有出现，检查 DevTools 中的 Network 标签。
修复并运行 Ollama 项目
将这些说明用于 Download and Run AI Models on Your Computer with Ollama。导出的 ZIP 包含课程的 Node 代码，但其生成的 package.json 仍然描述一个 Vite 项目。不经过小的包修复无法在本地运行。
安装 Ollama 后，确保其本地服务在运行。下载课程代码指定的模型：
$ ollama pull mistral
$ ollama ls第二个命令应该列出 mistral。根据你的操作系统，打开 Ollama 应用会自动启动服务。如果没有，在单独的终端中运行 ollama serve 并保持运行。
在提取的项目中，将 "type": "module" 添加为 package.json 的顶级属性，作为 "scripts" 的同级：
{
"type": "module",
"scripts": {
"start": "vite"
}
}然后将启动脚本从：
"start": "vite"改为：
"start": "node index.js"安装 index.js 导入的两个依赖：
$ npm install express ollama
$ npm start服务器打印：
Server is running on port 3000测试路由而不调用模型：
http://localhost:3000/它应该要求你提供一个 question 参数。然后尝试真实的本地模型请求：
http://localhost:3000/?question=Why%20is%20the%20sky%20blue%3FExpress 服务器等待 Ollama 加载模型并生成其回复。首次响应可能明显较慢。用 Ctrl+C 停止 Express。当你不再需要时，用 Ctrl+C 停止单独启动的 ollama serve 进程。
不需要提供者 API 密钥或 .env 文件。模型权重和推理保留在运行 Ollama 的机器上。
mistral 模型并保持 Ollama 运行，然后修复 package.json：添加模块类型并将启动脚本指向 node index.js。 安装 express 和 ollama，启动服务器，在端口 3000 问它一个问题。缓慢的首次答案意味着模型正在加载，不是什么地方出错了。
故障排除
Transformers.js 页面停留在 Loading model...： 检查浏览器控制台和 DevTools Network 标签。内容阻止程序或受限网络可能阻止 jsDelivr 或模型下载。尝试使用有足够空闲存储空间和内存的当前版本浏览器。
Ollama 项目说 Cannot find package 'express' 或 'ollama'： 在包含 package.json 的文件夹中运行 npm install express ollama。
Node 说 Cannot use import statement outside a module： 在 package.json 中添加 "type": "module"。
npm start 启动 Vite 或抱怨缺少 index.html： 将启动脚本改为 node index.js。Ollama 课程是 Node 服务器，不是 Vite 页面。
路由无法连接到 Ollama： 确认 Ollama 应用或 ollama serve 在运行，然后使用 ollama ls 确认 mistral 模型已安装。
端口 3000 已被占用： 停止另一个进程或修改 index.js 中的 port 常量，重新启动 Express，并打开匹配的 URL。
这里的大多数错误来自于遗漏的一个步骤。