Ollama 初体验，本地部署大模型利器，小白也能在 M2 芯片的 Mac 上分分钟跑起来-优快云博客

Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。

有了 Ollama，即使是小白用户，也能分分钟在自己电脑上跑一个大模型玩玩。

我之前一直以为大模型需要强悍的 GPU 才能在本地跑，所以虽然一直在用 ChatGPT 之类的 AI 工具，但从没想过在本地运行一个——因为我只有一个 M2 芯片的 MacBook Air，一直觉得带不动。

前天帮朋友在他的游戏本上安装了一个图片生成的秋叶整合包，顺便了解了一些相关资料，发现现在的大模型只是在本地跑跑推理并不需要太多的资源，跟训练模型不是一个量级，m2芯片也能带得动，看来我还是图样图森破了。

今天就尝试了一下，发现现在的工具是真的太方便了，就记录一下安装体验过程，分享一波。

话不多说，下面正式开始操作，本文以我的 M2 芯片的 Mac 为例。

第一步，到官网下载 Ollama 应用程序。

官网地址 https://ollama.com

解压出 Ollama.app 移动到应用程序目录里，双击运行即可。

注意 Ollama 程序正常运行后其实是看不到界面的。

第二步，打开终端（Terminal）应用，执行以下命令:

ollama run llama3.2

这个命令的意思就是让 Ollama 运行 llama3.2 模型。

该命令会自动下载并运行 llama3.2 模型，，这个模型大小为 2GB，所以第一次运行时需要等待几分钟（看你的网速快慢），等待模型下载完成后进入（后面再运行的时候，就很快进入了）：

当然也可以使用其他模型，官网提供了很多模型，你可以根据你的偏好和硬盘大小选择。

第三步，到这里其实就已经可以认为完成了（快不快？是不是分分钟？），你可以直接在终端里对话了。

实际测试来看，llama3.2 虽然夹杂的英文单词比较多，但对中文的支持还是不错的。

让它以“码农已经是体力劳动了，只是大家当下还不能接受” 为题写一篇 800 字的文章，也是分分钟写完，效果还可以。

我发现它写出的文章中夹杂的英文单词太多，于是又让它“不要使用英文词汇，全部使用中文”，结果 Coding 不见了，其他单词还在。

当然，只是在终端里面跑差点意思，下面我们安装 Web 界面，这样就可以在浏览器里使用了。

这里我们使用的是 open-webui 这个项目，GitHub 上有 48.2k 的 Star（意思就是很火爆）。

我本来以为这个对于小白用户可能稍微有点难度，但发现官方封装了 pip 包，而 macOS 又是自带了 Python，所以也很简单。

Github 地址: https://github.com/open-webui/open-webui

第四步，安装 open-webui，打开一个新终端窗口，执行以下命令：

pip install open-webui

这个命令需要下载一大堆依赖包，所以运行时间也比较长。

如果你的 macOS 比较干净，没有使用 brew 安装过一些基于 Python 的应用，应该会比较顺利。

安装完后，使用下面的命令运行即可：

```
open-webui serve
```

运行后，默认是启动在 8080 端口，在浏览器中输入 http://127.0.0.1:8080 即可打开。

如果使用 pip 安装失败**，**就要考虑使用 docker 安装，否则一堆依赖搞环境要搞半天。

使用 docker 对于小白用户有点难度了，这里就不赘述了，有需要的直接到该项目的 GitHub 主页查看。

我就遇到了问题，所以直接使用 docker 运行了（下面的命令是使用 docker 连接本地的 ollama 跑，已经 pip 安装成功的请忽略）：

docker run -d -p 3000:8080 \
    --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
    -v open-webui:/app/backend/data \
    --name open-webui \
    --restart \
    always \
    ghcr.io/open-webui/open-webui:main

点击开始使用，配置管理员账号：

进入主页：

可以看到已经自动连接到了 Ollama，运行的 llama3.2 模型也已经可以直接使用了。

那么怎么看连接的 Ollama 呢？隐藏得比较深：

可以看到，你也可以在这里填入 OpenAI 的 API 密钥，这样也可以把它当作一个 ChatGPT 客户端了。

open-webui 网页端的使用效果：

最后，如果你想获得更好的中文支持，可以到官网搜索一些中文的大模型，直接搜 Chinese 即可：

目前对阿里的通义千问支持也很好，有多个版本多个尺寸的模型可以选择，搜索 qwen 即可看到：

我看了下，对 qwen2.5-coder 这个模型比较感兴趣，毕竟说它擅长代码生成、代码推理和代码修复，以后没有网也可以开心写代码了。

不过这个就要让我的 JetBrains IDE 以及 Sublime 或 VS Code 直接连接到本地的 Ollama，这个今天就不研究了，下次继续搞。

实际运行中，llama3.2 占用的内存还是蛮低的，1个G左右，跑推理的时候，GPU 几乎能跑满，占用可达 90%，不过毕竟我这是个 M2，可以理解，而且生成的速度也蛮快的。

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