利用 Ollama 本地运行大型语言模型的实践指南-优快云博客

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技术背景介绍

在 AI 领域，许多开发者倾向于在本地运行大型语言模型（LLMs）以减少对云服务的依赖，提高数据隐私性和处理效率。Ollama 是一个强大的工具，它允许用户在本地运行开源的大型语言模型，例如 LLaMA2。Ollama 将模型的权重、配置和数据打包成一个文件，简化了安装和配置的过程，特别是在 GPU 的使用上进行了优化。

核心原理解析

Ollama 通过将模型文件打包到 Modelfile 中来简化模型管理和部署。这个文件中包含了所有必要的模型权重和配置信息，使得用户能够快速设置和启动模型。这个过程提高了模型在本地运行的灵活性和效率，并且 Ollama 提供了一系列 API，方便与其他工具集成，例如 LangChain。

代码实现演示

下面是如何使用 Ollama 在本地运行 LLaMA2 模型的代码示例：

from langchain_community.llms import Ollama

# 初始化 Ollama 模型
ollama_model = Ollama(
    model_name='llama2