Ollama 介绍，搭建本地 AI 大模型 deepseek，并使用 Web 界面调用

最新推荐文章于 2025-04-13 18:31:35 发布

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文章标签：人工智能 LLM 开源大模型 langchain llama ollama 程序员

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonhy/article/details/145520337

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Ollama 是一个基于 Go 语言的本地大语言模型运行框架，类 Docker产品（支持 list,pull,push,run 等命令），事实上它保留了 Docker 的操作习惯，支持上传大语言模型仓库(有 deepseek、llama 2，mistral，qwen 等模型，你也可以自定义模型上传)。

在管理模型的同时，它还提供了一些 Api 接口，让你能够像调用 OpenAI 提供的接口那样进行交互。

一、下载安装Ollama

Ollama 支持多平台部署，你可以在官网，选择适合的安装包。

下载地址：https://ollama.com

运行之后，访问localhost:11434，查看是否正常运行：

（鉴于很多朋友无法下载ollama，这里给大家整理好了ollama的安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）

二、AI模型管理

ollama 安装之后，其同时还是一个命令，与模型交互就是通过命令来进行的。

ollama list：显示模型列表。
ollama show：显示模型的信息
ollama pull：拉取模型
ollama push：推送模型
ollama cp：拷贝一个模型
ollama rm：删除一个模型
ollama run：运行一个模型

官方提供了一个模型仓库，https://ollama.com/library，你可以搜索你想要的模型。

官方建议：应该至少有 8 GB 可用 RAM 来运行 7 B 型号，16 GB 来运行 13 B 型号，32 GB 来运行 33 B 型号。

在这里我选择下载目前最火的开源 deepseek-r1 模型来做演示。模型地址为：https://ollama.com/library/deepseek-r1 ，因我的电脑有 32G，所以选择了 14b 的模型来调试。

    ollama run deepseek-r1:14b

执行命令，如果本地没有该模型，则会先下载模型再运行。首次运行启动可能略慢。

三、简单交互

模型运行之后，会默认进入到交互状态，你可以按下Ctrl + D退出交互，但此时模型并不会退出，仍旧可以正常通过 Api 接口交互。

终端交互示例：

接口请求参考官方文档的介绍API文档，下边是简单的示例：

curl http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\":\"deepseek-r1:14b\", \"prompt\":\"介绍下JeecgBoot是什么项目\", \"stream\": false}"

接口请求支持 stream 模式，上边这个请求响应 10s 左右，如果使用 stream 模式，体验会提升不少。

四、通过Web界面调用大模型

这里介绍几个UI框架可以直接与ollama大模型对接。

项目一：ollama-webui-lite

项目地址： https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

此项目是open-webui 的简化版，注意需：node >= 16。

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
yarn
yarn dev

运行之后，你可以对连接信息进行设置，默认是连接本机的http://localhost:11434/api，如果你也是本机部署，那就不用更改。然后界面选择启动的模型，就可以对话了。

项目二：lobe-chat

项目地址：https://github.com/lobehub/lobe-chat

这是一个集成多种模型能力的对话聊天UI，部署简单，界面酷炫。

Docker 部署命令：

docker run -itd --name=lobechat -p 3210:3210 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/jeecgdocker/lobe-chat

如果你是本地 ollama 部署，启动之后，就可以在 web 界面进行交互了。目前最新版还不支持deepseek v3，可以先用其他大模型测试下

程序员为什么要学大模型？

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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