以下是我使用 Open WebUI 的方法：
Posted: Wed Feb 19, 2025 8:29 am
调试无尽的代码、与最后期限赛跑、使用笨重的工具——这听起来只是开发人员日常生活中的又一天。还有你的老板，他希望你紧跟新的人工智能趋势，因为越时髦越好，对吧？
一定有更好的方法来实现这些不可能的最后期限，同时仍能交付出色的工作。因此，我开始测试 AI 工具，这些工具可以自动化日常工作、加快工作流程，并使生活变得轻松很多。
在本文中，我将分享 2025 年面向开发人员的 23 种最佳 AI 工具。从本地建立大型语言模型到探索无代码平台和 AI 编码助手，这些工具将节省您的时间、简化您的工作流程并将您的想法变为现实。
我们走吧！
在本地设置大型语言模型 (LLM)
Llama 3.2：在本地运行 AI 模型
使用 Llama 3.2 在本地运行 AI 模型
由于使用成本、互联网依赖性和隐私问题，依赖云服务执行 AI 任务可能 保加利亚手机号码数据 会令人沮丧。我需要一个能够提供强大的 AI 功能而不受这些限制的解决方案。
通过 Ollama，我可以在我的机器上运行大型语言模型（如 Llama 3.2）来访问高级 AI 功能，而无需依赖云服务或产生持续成本。
以下是我使用 Llama 3.2 的方法：
生成代码：我使用 Llama 3.2 来编写和调试代码，无需连接云端。
创建内容： Llama 3.2 帮助我生成各种格式的内容，同时保持完全的隐私和控制。
生成嵌入：我为 SEO 任务（例如关键字映射）生成单词和句子嵌入 ，全部在本地完成。
与工具集成：借助 Ollama 的本地 API，我可以将 Llama 3.2 集成到自定义工具和工作流程中，而无需依赖第三方服务。
2. 开放的WebUI：本地AI模型的用户友好界面
打开 WebUI 的屏幕截图
如果您不熟悉命令行或处理代码，那么在本地运行 AI 模型将非常困难。我希望找到一种解决方案，让那些喜欢图形界面而非基于文本的命令的人更容易理解这个过程。
Open WebUI是一个基于 Ollama 的开源界面。我用它在自己的机器上运行开源 AI 模型，比如 Llama 3。此外，我还可以执行通常在 ChatGPT 中执行的任务，但无需复杂的设置，只需在本地即可。
编写 App Script 代码：我提示 Open WebUI 生成代码，该代码从 OpenAI 生成嵌入并将其插入 Google 表格中。
将代码复制粘贴到 Google 表格中：我生成了代码，将其粘贴到 Google 表格中，然后将其作为函数运行，从而无缝集成到我的工作流程中。
非程序员也可以使用：此工具为那些喜欢使用图形界面而不是命令行的人提供高级 AI 功能。
3. LM Studio：本地 AI 模型的无缝界面
LM Studio 截图
借助 LM Studio，我可以轻松下载和运行 LLaMA 3.2 等模型，并通过直观的界面与它们交互。无需复杂的设置或编码技能 - 只需下载模型，即可开始使用。
以下是我使用 LM Studio 的方法：
生成内容： LM Studio 无需基于云的服务即可为博客、社交帖子等生成AI 内容。
生成用于聚类和分类的嵌入： 使用嵌入 对相似的文本进行分组或根据语义相似性对内容进行分类，从而改善内容组织和分析。
4. gpt4all：可访问的本地 AI 模型
gpt4all 主页截图
借助GPT4All，我可以执行类似于 ChatGPT 的任务，而无需依赖云服务或担心数据隐私。设置过程非常顺利：安装应用程序，下载我的模型，一切就绪。无需高级技术技能。
一定有更好的方法来实现这些不可能的最后期限，同时仍能交付出色的工作。因此，我开始测试 AI 工具，这些工具可以自动化日常工作、加快工作流程，并使生活变得轻松很多。
在本文中，我将分享 2025 年面向开发人员的 23 种最佳 AI 工具。从本地建立大型语言模型到探索无代码平台和 AI 编码助手，这些工具将节省您的时间、简化您的工作流程并将您的想法变为现实。
我们走吧！
在本地设置大型语言模型 (LLM)
Llama 3.2：在本地运行 AI 模型
使用 Llama 3.2 在本地运行 AI 模型
由于使用成本、互联网依赖性和隐私问题，依赖云服务执行 AI 任务可能 保加利亚手机号码数据 会令人沮丧。我需要一个能够提供强大的 AI 功能而不受这些限制的解决方案。
通过 Ollama，我可以在我的机器上运行大型语言模型（如 Llama 3.2）来访问高级 AI 功能，而无需依赖云服务或产生持续成本。
以下是我使用 Llama 3.2 的方法：
生成代码：我使用 Llama 3.2 来编写和调试代码，无需连接云端。
创建内容： Llama 3.2 帮助我生成各种格式的内容，同时保持完全的隐私和控制。
生成嵌入：我为 SEO 任务（例如关键字映射）生成单词和句子嵌入 ，全部在本地完成。
与工具集成：借助 Ollama 的本地 API，我可以将 Llama 3.2 集成到自定义工具和工作流程中，而无需依赖第三方服务。
2. 开放的WebUI：本地AI模型的用户友好界面
打开 WebUI 的屏幕截图
如果您不熟悉命令行或处理代码，那么在本地运行 AI 模型将非常困难。我希望找到一种解决方案，让那些喜欢图形界面而非基于文本的命令的人更容易理解这个过程。
Open WebUI是一个基于 Ollama 的开源界面。我用它在自己的机器上运行开源 AI 模型，比如 Llama 3。此外，我还可以执行通常在 ChatGPT 中执行的任务，但无需复杂的设置，只需在本地即可。
编写 App Script 代码：我提示 Open WebUI 生成代码，该代码从 OpenAI 生成嵌入并将其插入 Google 表格中。
将代码复制粘贴到 Google 表格中：我生成了代码，将其粘贴到 Google 表格中，然后将其作为函数运行，从而无缝集成到我的工作流程中。
非程序员也可以使用：此工具为那些喜欢使用图形界面而不是命令行的人提供高级 AI 功能。
3. LM Studio：本地 AI 模型的无缝界面
LM Studio 截图
借助 LM Studio，我可以轻松下载和运行 LLaMA 3.2 等模型，并通过直观的界面与它们交互。无需复杂的设置或编码技能 - 只需下载模型，即可开始使用。
以下是我使用 LM Studio 的方法：
生成内容： LM Studio 无需基于云的服务即可为博客、社交帖子等生成AI 内容。
生成用于聚类和分类的嵌入： 使用嵌入 对相似的文本进行分组或根据语义相似性对内容进行分类，从而改善内容组织和分析。
4. gpt4all：可访问的本地 AI 模型
gpt4all 主页截图
借助GPT4All，我可以执行类似于 ChatGPT 的任务，而无需依赖云服务或担心数据隐私。设置过程非常顺利：安装应用程序，下载我的模型，一切就绪。无需高级技术技能。