Using Local Coding Agents

摘要

介紹如何透過本地推理伺服器執行開源權重大語言模型，並搭配本地編寫代理工具（如 Qwen-Code）來替代雲端服務。文章詳述了從安裝 Ollama 到配置隱私設定（禁用追蹤）的完整流程，並探討了透過 SSH 隧道將本地模型部署至遠端硬體（如 DGX）的架構。

This tutorial explains how to run open-weight LLMs locally using a coding agent harness like Qwen-Code, offering a transparent, controllable, and cost-free alternative to cloud services. It details the setup process with Ollama, privacy configuration to disable tracking, and architecture for remote…

重點

• 使用本地推理伺服器與開源模型（如 Qwen-Code）替代雲端程式碼服務，具備透明、可控且無訂閱費用的優勢。
• 透過 Ollama 安裝本地模型，並配置隱私設定以禁用追蹤與自動更新，確保資料完全本地化。
• 可透過 SSH 隧道將本地模型部署至遠端硬體，實現跨裝置的本地編寫代理工作流。

提到的工具與公司

• Ollama
• Qwen3.6 35B-A3B
• SSH

適合誰看

程式開發者、AI 研究者、希望私有化部署大語言模型的技術人員。

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