用Qwen Code打造你专属的Linux智能运维专家，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

前言

最近claude-code母公司Anthropic又在作妖，禁止中国地区使用，那就随便他，我们有国产wen-code平替，况且近期通义千问官方宣布，Qwen Code每天可享2,000次免费调用，无token额度限制。既然Qwen这个大善人给免费用，那我们就好好发掘一下好玩的场景。

经过一段时间的重度使用，除了Vibe Coding外，我发现用它来运维Linux系统不要太爽，运维小哥哥要下岗了。

1.安装准备

1.1 工具依赖

• Linux系统(debian, ubuntu, redhat等均可)
• Nodejs（下载点击这里:https://nodejs.org/zh-cn/download），根据系统选择合适的包，安装过程就不展示了

1.2 安装qwen code

官网：https://github.com/QwenLM/qwen-code

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest --verbose
qwen --version

1.3 启动qwen code cli，登录授权，并获取免费额度

在终端中执行如下命令：

qwen

我们会看到下面界面

然后选择第一个 Qwen oAuth，然后回车

然后看到下面界面

复制授权链接，并用浏览器打开，会提示你登录授权；

如果你还没有注册qwen的账户，临时创建一个即可，不需要太多资料，比较简单。

登录后就可以看到如下状态，说明当前已是免费额度， 2000次调用，不限token数量。

2. 实操

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2.1 获取当前系统

这样上下文就知道我们当前系统环境。

在执行过程中，它要用到的命令会申请权限，比如安装依赖包等等。可以单次授权，也可命令永远授权。有交互确认，会比较安全。

2.2 看看硬件信息

2.3 查看当前IP

2.4 测个网速

自动安装需要的测速软件，还是很给力的

2.5 安装个docker

中途需要交互确认授权即可，很快就帮你把docker安装好了，不过版本有点旧。

2.6 更新到最新版本

版本有点旧，更新到最新版本，他自己会官网获取文档，并总结文档，规划出相应的任务，然后逐步执行任务，最后并对任务进行验证，非常丝滑。

到这里已安装完毕，中途也进行了镜像拉取验证，由于docker hub被墙，拉取超时了，总体还是很顺利。

总结：

全程没写一句代码指令，全是交给qwen-code来完成的。后面你有镜像加速站点，可以让qwen code配置上，全程不需要你写任何的脚本，通过自然语言对话，就可以部署我们想要的服务，妥妥的一个运维专家在身边。

只要有合适的工具，创意是无限的，探索更多精彩的功能，发挥你的潜力。

AI的发展有两条非常明确的路线：

• 1. 掌握更多的信息
• 2. 控制更多的工具

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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