Ollama：大模型一键部署工具，轻松安装DeepSeek到本地

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原创最新推荐文章于 2026-05-01 07:21:44 发布 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Ollama是什么？
Ollama是一款开源的本地大语言模型（LLM）运行框架，支持Linux/macOS/Windows多平台。它通过简单的命令行工具，让用户无需复杂配置就能在本地运行Llama、DeepSeek、Phi等前沿AI模型。通过智能化的依赖检测、自动GPU加速支持，以及轻量级架构设计，Ollama将大模型部署门槛降到新低。

核心功能亮点

开箱即用：预置Llama3、DeepSeek-R1等20+热门模型库，支持ollama run命令直接调用
硬件适配：自动识别NVIDIA/AMD显卡，智能安装CUDA/ROCM驱动组件
跨平台：支持Docker部署，提供Python/JavaScript客户端库
自定义扩展：允许通过Modelfile修改模型参数、添加个性对话模板
资源友好：最小1.4B参数的moondream模型仅需829MB内存即可运行

三步完成安装（以Linux为例）

# 执行自动化安装脚本（支持amd64/arm64架构）  
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh  
  
# 验证安装结果（显示版本号即成功）  
ollama --version

安装过程自动完成以下关键步骤：

创建/usr/local/bin/ollama可执行文件
配置systemd服务实现开机自启
检测NVIDIA显卡时自动部署CUDA驱动
对WSL2环境进行特殊适配

实战：部署DeepSeek-R1模型

# 拉取最新版DeepSeek模型（约5.6GB）  
ollama pull deepseek-r1  
  
# 启动交互式对话  
ollama run deepseek-r1  
>>> 请用七言绝句描写江南春色

性能需求参考表

模型规模	推荐内存	典型响应时间
3B参数	2GB+	0.8秒/词
7B参数	8GB+	1.2秒/词
13B参数	16GB+	2.1秒/词
70B参数	32GB+	4.5秒/词

开发者进阶技巧

混合精度加速：在Modelfile中添加PARAMETER fp16 true启用FP16计算
多模态支持：使用llava模型解析图片ollama run llava "描述这张图 /path/to/image.png"
API集成：通过REST接口调用模型服务

import requests  
response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json={  
  "model": "deepseek-r1",  
  "prompt": "解释量子纠缠现象"  
})

总结
Ollama重新定义了本地大模型部署的便捷标准。无论是开发者快速搭建AI原型，还是研究者进行模型对比测试，亦或是普通用户探索生成式AI，通过其简洁的命令行交互和智能化的资源管理，让每个人都能在个人电脑上轻松驾驭前沿AI技术。配合DeepSeek等中文优化模型，更可解锁符合本土需求的智能应用场景。

项目地址：https://github.com/ollama/ollama

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望