使用Ollama部署自己的本地模型

说明

服务器版本:CentOS10

Ollama版本:v0.11.6

下载模型

访问ollama官网

官网地址:Ollama Search 搜索需要的模型,这里以deepseek-r1为例

选择需要的模型版本

下载模型

这里以deepseek-r1:14b为例,下载速度取决于个人网速快慢

ollama pull deepseek-r1:14b

启动模型

等到模型下载完成后,启动模型

ollama run deepseek-r1:14b

模型启动之后可以直接在控制台和模型进行交互

查看运行中的模型

ollama ps

ollama 常用命令

查看已下载的模型

ollama list

查看运行中的模型

ollama ps

停止运行中的模型

ollama stop <model-name>
# 例如
ollama stop deepseek-r1:14b

删除下载的模型

ollama rm <model-name>
# 例如
ollama rm deepseer-r1:14b

其他命令

使用ollama --help可以查看所有提供的命令,以及如何使用

ollama --help

Ollama API

生成聊天内容

POST /api/chat

调用示例

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "deepseek-r1:14b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你是谁?"
    }
  ]
}'

响应示例

接口是流式输出,以下仅展示一条数据的结构

{
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "created_at": "2025-08-23T15:04:12.341768822Z",
    "message": {
        "role": "assistant",
        "content": ""
    },
    "done": false
}

其他API

想要查看ollama提供的api,可以查看github文档,文档中有详细的说明
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

<think>嗯,用户问的是怎么用Ollama部署本地大模型。首先,我得确认用户对Ollama了解多少。可能他们听说过但没用过,或者只是想快速上手。Ollama是一个支持本地运行大模型的工具,支持Llama、Mistral等模型,所以需要先安装。 接下来,安装步骤。Ollama支持macOS、Linux和Windows。不同的系统安装方法不同,可能需要详细说明每个系统的安装方式,比如macOS用curl命令,Linux用bash脚本,Windows的话可能用户需要下载安装包。要确保用户能顺利安装,可能还要提醒他们检查系统版本或者依赖项。 安装完成后,如何运行模型。用户可能需要知道基本命令,比如ollama run llama2。这里要说明模型会自动下载,但需要网络。然后介绍交互式对话的方式,以及如何退出。此外,用户可能关心如何选择不同的模型版本,比如7b、13b参数,或者代码专用版本,需要举例说明命令的不同。 高级功能部分,用户可能有更多需求。比如自定义模型使用Modelfile。这里需要解释Modelfile的结构,如何创建和构建自定义模型。还有如何查看本地模型列表,删除不需要的模型,作为API使用,这些都很实用。特别是作为API运行时,如何通过curl或者代码调用,可能需要给出示例代码,比如Python的requests库用法。 注意事项方面,硬件要求很重要,尤其是大模型需要足够的RAM和显存。用户如果机器配置不够,可能会遇到性能问题,需要提前告知。另外,网络问题,下载模型需要好的网络连接,否则下载会慢或者失败。模型管理部分,提醒用户及时清理不用的模型,节省空间。 可能用户是开发者或者对技术比较熟悉的人,他们想快速在本地测试模型,可能用于开发应用或者实验。所以除了基本使用,API部分可能对他们特别有用,可以集成到自己的项目中。另外,自定义模型的需求可能较高,需要详细说明Modelfile的用法。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如安装后的验证,是否安装成功。或者常见问题,比如安装失败怎么办,模型下载出错如何处理。不过用户的问题主要是介绍怎么使用,可能不需要深入 troubleshooting,但可以稍微提及注意事项里的硬件和网络问题。 最后,总结步骤,让用户有个清晰的流程:安装Ollama,运行模型,高级功能,注意事项。结构清晰,用户能一步步跟着操作。同时,提供示例命令和代码片段,方便用户复制粘贴。确保语言简洁,用中文口语化表达,避免技术术语过多,但必要的术语还是需要保留,比如API、Modelfile等。</think>好的,我来为你介绍一下如何使用 **Ollama** 在本地部署大模型的步骤。Ollama 是一个开源工具,支持在本地运行多种大语言模型(如 Llama 2、Mistral、Code Llama 等),无需依赖云端服务,适合快速体验或开发测试。 --- ### **1. 安装 Ollama** - **官网下载**:访问 [Ollama 官网](https://ollama.ai/),根据你的操作系统(支持 macOS、Linux、Windows)下载对应版本。 - **macOS/Linux**:可以直接通过命令行安装: ```bash # macOS 或 Linux 一键安装 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ``` - **Windows**:下载安装包后双击运行。 --- ### **2. 运行模型** 安装完成后,通过命令行直接运行模型: ```bash # 示例:运行 Llama 2 模型(会自动下载) ollama run llama2 ``` - 首次运行时会自动下载模型文件(需网络,模型大小约 3-5GB)。 - 进入交互式对话界面后,输入问题即可与模型对话(例如:“用中文写一首诗”)。 - 输入 `/bye` 退出。 --- ### **3. 选择模型版本** Ollama 支持多种模型和版本,例如: ```bash # 运行不同参数规模的模型 ollama run llama2:7b # 7B 参数版本(默认) ollama run llama2:13b # 13B 参数版本(需要更高内存) # 其他模型 ollama run mistral # Mistral 模型 ollama run codellama # 代码专用模型 ``` --- ### **4. 高级功能** #### **自定义模型** - 使用 `Modelfile` 定义自定义模型配置(例如调整参数、合并模型): ```bash # 创建 Modelfile FROM llama2 PARAMETER temperature 0.8 # 调整生成随机性 SYSTEM "你是一个中文助手。" # 设定系统提示词 ``` 构建自定义模型: ```bash ollama create my-model -f Modelfile ollama run my-model ``` #### **模型管理** - 查看已下载的模型列表: ```bash ollama list ``` - 删除模型: ```bash ollama rm llama2 ``` #### **作为 API 使用** Ollama 默认提供本地 API 服务(端口 `11434`),可通过 HTTP 调用: ```bash # 示例:通过 curl 调用 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama2", "prompt": "你好,请介绍一下你自己", "stream": false }' ``` 也可用 Python 等语言集成: ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "llama2", "prompt": "你好"} ) print(response.json()["response"]) ``` --- ### **5. 注意事项** - **硬件要求**:7B 模型需至少 8GB RAM,13B 模型需 16GB RAM,GPU 可加速(需配置 CUDA)。 - **网络问题**:首次下载模型需要稳定网络,国内用户可能需配置代理。 - **模型管理**:及时清理不用的模型以节省磁盘空间(模型存储在 `~/.ollama/models`)。 --- 通过以上步骤,你可以快速在本地部署和体验大模型。如果需要更复杂的任务(如微调),可能需要结合其他工具(如 LangChain)扩展功能。
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