大模型笔记7：ollama的常用命令

最新推荐文章于 2025-06-26 13:06:20 发布

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ollama list 查看本地的大模型列表

ollama run [model] 运行对应的大模型

/bye 退出当前大模型

/clear 清除大模型理解的上下文

ollama pull [model] 下载模型

ollama show [model] 显示模型的信息

""" [分行内容] """ 实现多行数据的使用

ollama run [model] “提示词” 不进入交互命令行，直接让模型根据prompt输出结果

ollama run [model] “提示词” --verbose 可以打印模型的一些运行耗时参数

ollama rm [model] 删除模型

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『大模型笔记』Ollama环境变量大全！

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Ollama环境变量大全！

大模型实战—Ollama 本地部署大模型

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根据 ChatGPT 的使用经验，多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。此外，这些前端在底层往往是通过APIcurl -d '{"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的？],}'其中role为system的消息即为系统提示词。

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「零基础保姆级教程」Ollama本地部署大模型全攻略 - 从安装到推理实战

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我们可以从官网下载ollama，此步骤支持windows、mac、ubuntu操作系统，此处仅以windows作为演示。

大模型 ollama命令详解大全

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请注意，随着Ollama的更新和发展，可能会有新的命令和功能被添加或修改。因此，建议定期查看Ollama的官方文档或GitHub仓库以获取最新的命令和功能信息。该命令会向Ollama服务发送一个包含用户消息的请求，并等待模型返回回答。如果模型正常工作，应该能够看到模型返回的“你好”对应的回答。该命令会启动Ollama服务，并加载qwen2.5-coder:7b模型。如果想下载其他版本的qwen2.5模型，请将7b替换为相应的版本号。该命令会从Ollama的官方网站下载并安装Ollama。

Ollama 常用命令

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启动Ollama服务 ollama serve 2. 从模型文件创建模型 ollama create 3. 显示模型信息 ollama show 4. 运行模型 ollama run 模型名称 5. 从注册表中拉去模型 ollama pull 模型名称 6. 将模型推送到注册表 ollama push 7. 列出模型 ollama list 8. 复制模型 ollama cp 9. 删除模型 ollama rm 模型名称 10

Ollama常用命令

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因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费。

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使用 Modelfile 来创建一个新模型。你需要提供一个包含模型信息的 Modelfile。将本地模型推送到模型注册表中，以便他人或其他系统使用。列出本地所有可用的模型,可以在这里查找模型名称。查看特定模型的详细信息，例如模型名称、版本等。复制一个模型到另一个位置或给定名称的地方。显示当前 ollama 工具的版本信息。从模型注册表中拉取一个模型，供本地使用。运行一个已安装的模型，执行某些任务。显示当前正在运行的模型列表。删除一个已安装的模型。

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我们都经历过这种情况：现在是晚上 11:42，在 200 条回复的 Slack 线程中隐藏着可以防止明天生产事故的信息。你可能不确定是否有机密信息，因此你不能简单地将其复制并粘贴到你最喜欢的在线 LLM 中。使用以下代码片段，你可以复制任何文本（例如长 Slack 线程），并使用本地模型为你总结。没有任何内容离开你的本地机器，并且不涉及复杂的工作流程 - 只需复制并按回车键即可。老实说，我不会以这种方式使用此代码片段，因为将其复制到你的终端会覆盖你的剪贴板。

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LobeChat可以让企业快速搭建私有对话模型解决数据泄密等安全问题，MaxKB可以把企业内部信息融入到大模型中，解决私有域数据不能被访问的问题。而Continue，则是面向企业内部程序员的，用于帮助程序员开始生成代码、代码排错的，与通义灵码类似，但相比通义灵码，企业结合Continue+Ollama可以更好的避免内部价值代码的安全，不被传输到外网。较高的值（例如100）将给出更多样化的答案，而较低的值（例如10）将更加保守。/save存储模型(可以把当前对话模型存储成一个新的模型)/bye退出对话模型。

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创建。

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编写 Modelfile（定义模型配置）：FROM llama2# 添加自定义参数（如量化配置）创建并运行模型Ollama 通过简单命令实现了模型的“一键部署”，适合快速测试、本地化应用开发或隐私敏感场景。快速拉取和删除模型管理多模型环境通过 API 或命令行灵活调用模型提示：访问Ollama 官方模型库查看更多模型及参数配置！

ollama常见命令

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查看ollama是否部署正确。#ollama配置文件。#查看ollama版本。

ollama deepseek知识库加联网查询加上传附件本地部署

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<think>好的，用户想了解如何在本地部署Ollama，并结合DeepSeek知识库、联网查询以及上传附件功能。首先，我需要确认Ollama是什么。Ollama是一个支持本地运行大型语言模型的开源工具，类似LM Studio，允许用户在本地运行如Llama、Mistral等模型。接下来，用户提到的DeepSeek知识库可能是指深度求索公司的开源模型或知识库，需要确认是否已有相关集成或如何将两者结合。可能需要将DeepSeek的模型导入Ollama，或者通过API调用。联网查询功能意味着在本地部署的模型需要访问互联网获取实时信息。这可能需要配置网络代理或使用插件，比如类似LangChain的框架来实现外部数据源的接入。上传附件功能涉及到文件处理，用户可能希望模型能读取本地文件进行分析。这需要Ollama支持文件上传接口，或者通过REST API传递文件内容，再由模型处理。可能需要开发自定义脚本或集成现有文件解析库（如PyPDF2处理PDF，docx处理Word文档）。本地部署的步骤大致包括：安装Ollama，下载所需模型（如DeepSeek的模型），配置网络权限允许联网，设置文件上传接口，并整合知识库。可能需要使用Docker容器化部署，确保环境一致性。同时，考虑安全性和权限管理，避免敏感数据泄露。用户可能的深层需求是希望在本地环境中拥有一个功能齐全的AI助手，能够结合本地知识库、实时网络信息和处理上传的文件，同时保证数据隐私。需要评估各个组件的兼容性，是否有现成的解决方案，或者需要自行开发部分功能。例如，Ollama本身可能不支持联网和文件处理，需借助外部工具或编写扩展代码来实现。</think>以下是对 Ollama 本地部署结合深度求索（DeepSeek）知识库、联网查询及文件上传功能的介绍，采用清晰的中文分点说明： --- ### **1. 核心组件解析** - **Ollama** 开源工具，支持在本地运行大型语言模型（如 Llama3、DeepSeek 等），提供简洁的 CLI 和 API 接口，无需联网即可调用模型。 - **DeepSeek 知识库** 深度求索公司开源的高质量模型（如 DeepSeek-R1、DeepSeek-MoE），擅长中文场景，可通过 Ollama 直接拉取部署： ```bash ollama run deepseek-chat # 示例命令（具体模型名以官方仓库为准） ``` - **联网查询** 通过插件或代码扩展模型访问互联网的能力，常用方案： - **LangChain**：框架集成搜索引擎 API（如 Serper、Google Custom Search）。 - **BingAPI**：直接调用微软搜索接口获取实时信息。 - **文件上传与解析** 支持用户上传 PDF、Word 等文件，常用工具： - **LangChain Document Loaders**：解析多种格式的文档为结构化文本。 - **OCR 工具**：处理扫描件或图片中的文字（如 Tesseract）。 --- ### **2. 本地部署流程** #### **步骤 1：安装基础环境** ```bash # 安装 Ollama（以 Linux 为例） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` #### **步骤 2：部署 DeepSeek 模型** ```bash # 拉取模型（假设模型已上架官方库） ollama pull deepseek-chat # 启动模型服务 ollama serve # 默认监听 11434 端口 ``` #### **步骤 3：集成联网功能** ```python # 示例：使用 LangChain + Serper 实现联网 from langchain.utilities import GoogleSerperAPIWrapper search = GoogleSerperAPIWrapper(serper_api_key="YOUR_KEY") result = search.run("今日北京天气") print(result) # 将结果输入模型增强回答 ``` #### **步骤 4：实现文件上传接口** ```python # 使用 FastAPI 创建文件上传端点 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from langchain.document_loaders import PyPDFLoader app = FastAPI() @app.post("/upload") async def upload_file(file: UploadFile = File(...)): with open("temp.pdf", "wb") as f: f.write(await file.read()) loader = PyPDFLoader("temp.pdf") pages = loader.load() return {"text": pages[0].page_content} # 返回解析后的文本 ``` #### **步骤 5：整合所有功能** 通过 API 将模型、搜索、文件解析连接，构建完整流水线： 1. 用户上传文件 → 解析为文本。 2. 用户提问 → 自动判断是否需要联网检索。 3. 模型综合本地知识库、网络结果、文件内容生成回答。 --- ### **3. 关键配置与优化** - **硬件要求** - 7B 模型需 8GB 以上显存，推荐 NVIDIA GPU。 - 使用量化版本（如 4-bit）降低资源占用。 - **安全增强** - 文件隔离：在 Docker 容器中运行，防止敏感数据泄露。 - 访问控制：通过 Nginx 配置 API 密钥认证。 - **效率优化** - 缓存机制：对常见搜索结果进行缓存（Redis/Memcached）。 - 异步处理：使用 Celery 处理耗时任务（如大文件解析）。 --- ### **4. 应用场景示例** - **企业知识库** 上传内部文档，模型快速检索制度、流程等信息。 - **学术研究** 分析上传的论文，结合最新网络数据撰写综述。 - **个人助手** 管理本地笔记，联网查询实时新闻并生成摘要。 --- ### **5. 资源推荐** - [Ollama 官方文档](https://ollama.ai/) - [DeepSeek 开源模型仓库](https://github.com/deepseek-ai) - [LangChain 集成指南](https://python.langchain.com/) 部署时需根据具体需求调整架构，建议从基础功能逐步扩展，确保系统稳定性和数据安全。