在本地运行大型语言模型：Ollama的入门指南

引言

在当今的AI领域，能够在本地运行大型语言模型(Large Language Models, LLMs)对开发者来说非常重要。Ollama是一个强大的工具，允许你在本地运行开源LLM，比如LLaMA2。本文将详细介绍如何使用Ollama设置和运行本地实例，并提供实用的代码示例。

主要内容

Ollama简介

Ollama将模型权重、配置和数据打包为一个Modelfile，优化了设置和配置细节，包括GPU的使用。它简化了在本地系统上运行复杂模型的过程。

安装和设置

要在本地运行Ollama，你需要按照官方指南进行安装。通常包括以下步骤：

1. 下载Ollama软件包。
2. 配置Modelfile以适应你的设备。
3. 启动Ollama实例。

使用LangChain与Ollama

Ollama可以与LangChain一起使用，以下是常用模块：

• Ollama: 用于加载和运行基础LLM。
• ChatOllama: 用于构建聊天模型。
• OllamaFunctions: 用于调用特定的Ollama函数。
• OllamaEmbeddings: 用于生成嵌入模型。

代码示例

以下是一个使用Ollama与LangChain的简单示例：

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