Ollama完整教程：本地LLM管理、WebUI对话、Python/Java客户端API应用

老牛同学在前面有关大模型应用的文章中，多次使用了Ollama来管理和部署本地大模型（包括：Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等），但对Ollama这个非常方便管理本地大模型的软件的介绍却很少。

本文将分为以下章节对 Ollama 进行介绍：

1. Ollama 基本介绍，它的作用是什么
2. Ollama 软件安装、一些常用的系统参数设置
3. Ollama 管理本地已有大模型（包括终端对话界面）
4. Ollama 导入模型到本地的三种方式：直接从 Ollama 远程仓库拉取、通过 GGUF 模型权重文件导入到本地、通过 safetensors 模型权限文件导入到本地
5. 基于 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面
6. Ollama 客户端 API 应用，包括 Python API 和 Java API 接口应用

Ollama 是什么，它与 Llama 有什么关系？

Ollama官网：https://ollama.com/，官方网站的介绍就一句话：Get up and running with large language models. （开始使用大语言模型。）

Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型、降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。

Ollama支持的大语言模型列表，可通过搜索模型名称查看：https://ollama.com/library

Ollama官方 GitHub 源代码仓库：https://github.com/ollama/ollama/

Llama是 Meta 公司开源的备受欢迎的一个通用大语言模型，和其他大模型一样，Llama可以通过Ollama进行管理部署和推理等。

因此，Ollama与Llama的关系：Llama是大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于Llama模型）便捷的管理和运维工具，它们只是名字后面部分恰巧相同而已！

Ollama官网

Ollama 安装和常用系统参数设置

在官网首页，我们可以直接下载Ollama安装程序（支持 Windows/MacOS/Linux）：https://ollama.com/

Ollama的安装过程，与安装其他普通软件并没有什么两样，安装完成之后，有几个常用的系统环境变量参数建议进行设置：

1. OLLAMA_MODELS：模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users%username%.ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:\OllamaModels），避免 C 盘空间吃紧
2. OLLAMA_HOST：Ollama 服务监听的网络地址，默认为127.0.0.1，如果允许其他电脑访问 Ollama（如：局域网中的其他电脑），建议设置成0.0.0.0，从而允许其他网络访问
3. OLLAMA_PORT：Ollama 服务监听的默认端口，默认为11434，如果端口有冲突，可以修改设置成其他端口（如：8080等）
4. OLLAMA_ORIGINS：HTTP 客户端请求来源，半角逗号分隔列表，若本地使用无严格要求，可以设置成星号，代表不受限制
5. OLLAMA_KEEP_ALIVE&