Embedded Files
一、安裝Llama 3.2
使用目前最簡單、效能最好的工具 Ollama 來安裝 Llama 3.2。
第一步：更新系統
剛安裝好的系統最好先更新一下，避免相容性問題。 複製這行指令貼上，按 Enter：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
等很久
第二步：一鍵安裝 Ollama
第二步：一鍵安裝 Ollama
這是最關鍵的一步。這行指令會自動下載 Ollama 軟體並設定好所有環境。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
如果看到 NVIDIA GPU not detected 的警告不用理它（因為 Pi 使用的是 CPU）。
最後看到 The Ollama API is now running on 127.0.0.1:11434 代表安裝成功。
第三步：下載並運行 Llama 3.2
第三步：下載並運行 Llama 3.2
現在，我們要叫 Ollama 去把 Meta 的 Llama 3.2 (3B版本) 抓下來並直接執行。
ollama run llama3.2
第四步：開始對話！
第四步：開始對話！
看到 >>> 符號，就代表 AI 已經準備好聽您說話了。您可以直接輸入中文測試：
>>> 你好，請用繁體中文自我介紹。
第一次回應會稍慢：因為模型正在載入記憶體 (RAM)。
打字速度：在 Pi 5 上，您應該會看到它像人類打字一樣，一個字一個字跑出來（大約每秒 5~8 個字），這是正常的。
離開對話：如果想結束，請輸入 /bye 或按鍵盤的 Ctrl + D。
課程大綱：從對話到開發
L1 入門課： 馴服 AI (Prompt Engineering) 與解決中文問題。
L2 進階課： 打造專屬分身 (Modelfile) — 建立「備課小幫手」。
L3 實戰課： Python 串接 — 將 AI 整合進您的程式碼中。
L1 入門課：讓它更懂台灣繁體中文
L1 入門課：讓它更懂台灣繁體中文
Llama 3.2 雖然支援多語言，但在預設狀態下，它有時會跳回英文，或使用中國用語（例如「信息」、「視頻」）。我們第一步要學會用「系統提示詞 (System Prompt)」來控制它。
練習目標： 讓 AI 穩定輸出台灣繁體中文。
請在終端機輸入：ollama run llama3.2 "請將以下這段話翻譯成台灣國小學生能聽懂的繁體中文，語氣要親切：'Photosynthesis is the process used by plants to convert light energy into chemical energy.'"
L2 進階課：打造您的「專屬備課助教」 (Modelfile)
L2 進階課：打造您的「專屬備課助教」 (Modelfile)
每次都要打「請用繁體中文...」很累。我們可以利用 Modelfile 技術，把您的教學風格「燒錄」進一個新的模型裡。
練習目標： 建立一個名為 teacher-bot 的模型，它預設就是一位資深的台灣國小老師。
建立設定檔：
nano Modelfile
FROM llama3.2
# 設定溫度 (0.7 代表有創意但不至於胡說八道)
PARAMETER temperature 0.7
# 設定系統角色 (這是最核心的部分)
SYSTEM """
你是一位經驗豐富的台灣國小老師。
你的說話風格親切、鼓勵性強，並且善於將複雜的概念簡化。
請務必使用台灣繁體中文（Traditional Chinese, Taiwan）回答。
避免使用中國大陸用語（如：質量、視頻、信息）。
"""
儲存並離開 (Ctrl+O -> Enter -> Ctrl+X)。
建立新模型：
ollama create teacher-bot -f Modelfile
運行它：
ollama run teacher-bot
請幫我設計一個關於「摩擦力」的 10 分鐘課堂活動，要在教室內就能玩。
L3 實戰課：用 Python 呼叫 AI (最適合您的部分)
L3 實戰課：用 Python 呼叫 AI (最適合您的部分)
既然您有開發 Web 系統（圖書、報修）的經驗，這一課最重要。學會這個，您就可以把 AI 功能加到您未來的 Web App 裡（例如：圖書系統自動生成書籍推薦語）。
練習目標： 寫一個 Python 腳本，讓 AI 幫您寫一段「班級聯絡簿」的短語。
安裝 Python 庫：
pip install ollama
(如果是受管理的環境，可能需要 pip install ollama --break-system-packages，或使用虛擬環境)
建立 Python 檔案：
nano ai_helper.py
import ollama
import sys
import io
# 【關鍵修正】強制將輸出編碼設為 UTF-8，解決 Big5 錯誤
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
# 顯示提示訊息
print("正在思考中... (Pi 5 努力運算中)")
try:
# 這裡呼叫 teacher-bot
response = ollama.chat(model='teacher-bot', messages=[
{
'role': 'user',
'content': '明天要去校外教學（動物園），請幫我寫一段給家長的聯絡簿提醒事項，語氣要溫暖，提醒要帶水壺和帽子。'
},
])
# 顯示分隔線與結果
print("---------------------------------")
print(response['message']['content'])
print("---------------------------------")
except Exception as e:
print(f"發生錯誤: {e}")
執行程式：
python3 ai_helper.py
Page updated
Google Sites
Report abuse