CodeGemma+Ollama开箱即食，码农必备！

本文分享如何使用 Ollama 在本地部署 CodeGemma，全程可视化操作，支持 Python、Ja va、Kotlin、C++、C#、Rust、Go 等多种语言。虽然 CodeGemma 也能部署在服务器上供多人使用，但对大多数码农来说，挂载到本机才是真香——就算断网也能照样写代码，摸鱼效率直接拉满。

第一步：下载并安装 Ollama

Ollama 本身就是一个非常方便的本地大模型管理工具，不光能跑 CodeGemma，其他模型也能轻松挂载。官方下载地址：https://ollama.com/download，根据自己的操作系统选择对应版本即可。下载后安装，安装界面是一只可爱的羊驼图标，点击 Install 完成安装。

安装完成后运行 Ollama，打开“我的电脑”，在地址栏输入 cmd 并回车，进入命令行窗口。然后输入以下命令开始下载 CodeGemma：

ollama run codegemma:7b

等待下载完成，模型就部署好了——整个过程非常丝滑。

第二步：开箱实测

模型部署完后，直接进入测试环节。先让它写一个经典的贪吃蛇：

1. 用 Python 写贪吃蛇

   

   把生成的代码放到 VSCode 里看看效果：

   

2. 用 Ja va 写俄罗斯方块

   

   同样把代码丢进 VSCode，检查是否有报错：

   

从 VSCode 的语法检查来看，代码没有出现错误提示，这说明 CodeGemma 在语法层面表现相当不错。不过实际运行程序时，确实暴露出一些小问题——主要是变量和函数声明的顺序，以及函数内部变量的使用方式。但整体框架已经很完整了，只需要稍微调整就能跑通，这类小问题解决起来很快。

说到 CodeGemma 的优势，最直观的就是智能代码补全和生成能力。无论是补全一整行代码、一个函数，还是生成完整的代码块，它都游刃有余。模型基于超过 5000 亿个词元的 Web 文档、数学数据和代码数据训练，保证生成的代码不仅语法正确，语义上也更少出错，能有效缩短调试时间。支持 Python、Ja va、Kotlin、C++、C#、Rust、Go 等主流语言，整合到开发环境后可以大幅减少重复性的样板代码工作，把精力真正放在创新和业务逻辑上。

相关论文可参考：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf