Ollama中文版部署

最新推荐文章于 2025-09-24 15:50:36 发布
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#人工智能 #大模型 #llama #llama3

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大模型工具Ollama 应用千问和llama3模型
Kally_tao的专栏
04-29 9714
官网：https://ollama.com/1> Ollama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具；【支持78种模型】2> 它能够帮助用户快速在本地运行各种大模型，极大地简化了大模型在本地运行的过程。用户通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，如Llama 2等；3> 综上，Ollama是一个大模型部署运行工具，在该工具里面可以部署运行各种大模型，方便开发者在本地搭建一套大模型运行环境；
Docker 部署 Ollama 详细教程以及镜像高速下载地址
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好好学电脑
09-24 788
本文介绍了使用Docker部署Ollama的完整流程：1)安装Docker；2)拉取官方镜像；3)运行容器并配置端口映射和数据卷；4)拉取并运行模型；5)通过API访问；6)容器管理命令。还提供了GPU加速注意事项和高速镜像下载链接(夸克网盘)。该方案可实现Ollama的快速部署和模型管理，支持数据持久化和自动重启功能。
本地部署免费开源助手Ollama
乐亦亦乐的博客
11-10 5368
全方位测评：图像识别、视频分析，打造多模态视觉AI助手！（全面测试并击败“无”），本地跑大模型，需要什么配置，YOLO V10 一键整合包 解压即用 本地视觉识别大模型 一键本地部署 有没有显卡都能玩，小模型的时代终于来了，1.5B参数量模型也能轻松构建GraphRAG，Ollama+Gemma2:9b本地开源大模型输出OpenAI兼容API作为本地翻译引擎工作流|Pot|OpenAI-Translator|沉浸式翻译|喂饭教程，双4090部署qwen72b大模型 每秒150tokens。
使用Ollama实现本地部署大模型
weixin_42398461的博客
03-21 4385
打开Ollama的官网，整个网页上就只有一句显眼的话：Get up and running with large language models, locally. 中文意思是：在本地快速上手并运行大型语言模型。
使用ollama搭建自己的本地中文大语言模型
aolan123的博客
07-16 6474
说到ai,大家应该不陌生了，它应该是目前最火的研究方向之一了，下面是目前比较流行的一些ai(人工智能大模型):openai的chatgptgoogle的GemmaAnthropic的Claude月之暗面的kimi阿里的通义千问百度的文心一言字节跳动的豆包但今天聊的是ollama这个开源框架加上开源模型来实现自己本地的ai。
Ollama部署中文版llama3模型
python123456_的博客
05-30 2550
从Llama3发布到现在，Github 以及 HuggingFace 平台上，可以看到已经陆陆续续地看到很多将其进行微调了一些这样的项目。目前效果最好的中文微调版是 HuggingFace 社区的 zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF 模型，该模型采用 firefly-train-1.1M、moss-003-sft-data、school_math_0.25M、弱智吧数据集。更多关于Llama中文项目的信息，可以看下这个Llama中文社区。
Ollama接口文档中文版
m0_62458145的博客
10-31 1万+
如果 blob 创建成功，则返回 201 Created ，如果使用的摘要不是预期的，则返回 400 Bad Request。取消的拉取将从上次中断的位置继续，并且多个调用将共享相同的下载进度。如果 blob 存在，则返回 200 OK，如果不存在，则返回 404 Not Found。如果成功，则返回 200 OK，如果要删除的模型不存在，则返回 404 Not Found。时，输出将始终是格式正确的 JSON 对象。如果成功，则返回 200 OK，如果源模型不存在，则返回 404 Not Found。
ollama多平台部署方案
weixin_37841024的博客
08-26 3258
通过 ollama -v 来查看安装的版本，如果打印出来也就说明安装成功了 然后再通过 ollama serve 开启 ollama 的服务，注意当前这个命令行窗口暂时不要关闭，关闭了则代表 ollama 服务也暂时停止了，可以打开另外一个命令行窗口进行下载和使用大模型 同样的命令。ollama和huggingface 给与了像我这样的普通人，就能很方便的了解AI大模型，并且在本地运行大模型，真的太高兴了，接下来有机会会继续尝试其他的可能性。但是写代码的体验还算不错的，虽然上面的代码可能是不对的。
【Ollama】docker离线部署Ollama+deepseek
weixin_45454859的博客
05-07 839
因为要做项目，实验室的服务器不联网，所以只能先打包一个基础的docker环境，然后再在实验室的服务器上进行解压和配置环境参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23377266873。
windows环境Ollama部署Llama3中文并调优
u012864987的专栏
05-20 6563
地址：https://ollama.com/downloadgithub地址： https://github.com/ollama/ollama直接运行exe程序安装。安装完成后，可以在右下角看到ollama图标环境变量控制：OLLAMA_MODELS 配置模型下载部署的目录, 示例： D:\modelsOLLAMA_HOST 服务地址端口， 示例： 0.0.0.0:11434ollama运行命令见 ollama --help 查看帮助。
Ollama
天宇龙腾的博客
10-24 4820
安装成功后，在本地浏览器输入网址 http://127.0.0.1:11434/，如果出现 Ollama is running 证明服务运行成功，也可通过命令查看。，是目前本地部署大模型最便携的解决方案，配合OpenWebUi可以实现本地对话需求，支持FP16或FP32的模型量化，支持API服务。不同操作系统模型存放的位置不同。
搭建自己的私有大模型：使用ollama搭建自己的私有中文大模型
python12222_的博客
09-01 2550
​ Ollama，一个开创性的开源框架，为本地驾驭庞然大物——大型语言模型（LLM）而生，它赋予用户前所未有的自由，无需云端牵绊，即可在个人设备上自如驾驭Llama 3、Mistral、Dolphin Phi等一众语言巨擘。这不仅仅是对技术边界的勇敢跨越，更是对自主计算时代的深情呼唤。跨平台兼容性是其另一大亮点，无论是苹果优雅的macOS、Windows的广阔天地、Linux的深邃森林，还是Docker的灵动容器，Ollama均游刃有余，实现全系统覆盖，让技术之光普照每一个角落。
Llama中文大模型-模型部署
TH_NUM的博客
02-24 1799
基于gradio搭建的问答界面，实现了流式的输出，将下面代码复制到控制台运行，以下代码以Atom-7B-Chat模型为例，不同模型只需修改一下面的model_name_or_path对应的模型名称就好了😊。为了方便通过API方式调用模型，我们提供了脚本用来快速搭建FastAPI接口，相关测试代码与API参数设置见API 调用。创建一个名为 quick_start.py 的文件，并将以下内容复制到该文件中。如需设置环境，安装所需要的软件包，运行下面的命令。你可以从以下来源下载Atom-7B-Chat模型。
ollama实战：搭建你的本地中文大语言模型全攻略！
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02-20 1477
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【大模型部署及其应用 】Ollama搭建运行中文大语音模型Llama3-8B-Chinese-Chat
源代码杀手的博客
08-17 2106
Ollama 是一种用于运行大语言模型（如 LLaMA）的平台，适合本地化部署和运行。以下是如何在 Ollama 上搭建和运行中文大语言模型 Llama3-8B-Chinese-Chat 的步骤：下载地址：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3?
ollama介绍
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顺其自然~专栏
03-13 1万+
例如，至少需要 8GB 的内存/显存来运行 7B 模型，至少需要 16GB 来运行 13B 模型，至少需要 32GB 来运行 34B 的模型。：Ollama 支持多种大型语言模型，如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为 Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。：安装完成后，用户可以通过简单的命令行操作启动和运行大型语言模型。
Llama-Factory + Ollama 打造属于自己的中文版 Llama3
hyang1974的博客
05-05 9716
Meta Llama3发布已经有一小段时间了。和以往的原始 Llama 模型一样，Llama 3 对中文的支持效果欠佳。本文则探讨如何使用 Llama-Factory 对 Llama3 进行中文微调的具体过程，并通过 Ollama 本地部署中文微调的 Llama3 模型，打造属于自己的个性化的 Llama3 LLM 。
基于Ollama在Linux部署DeepSeek大模型的完整指南
资源摘要信息:"基于Linux的DeepSeek大模型本地化部署与优化"一文系统性地介绍了如何在Linux操作系统环境下，利用Ollama这一开源工具实现DeepSeek系列大语言模型（尤其是DeepSeek-R1）的本地化部署、运行及性能调优。...
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