介绍
- llama:LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由 Meta(原Facebook公司)发布的一系列大型语言模型。这些模型旨在处理和生成自然语言文本,能够执行多种任务,如文本摘要、翻译、问答、文本生成等。LLaMA 模型因其高效的性能和较小的模型尺寸而受到关注,这使得它们能够在资源有限的环境中运行,例如个人计算机或移动设备。
- Ollama:是一个开源的大型语言模型服务工具,由 Meta发布。
平台功能
- 模型运行和管理:Ollama 允许用户在本地机器上运行大型语言模型,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型 。
- 模型库:Ollama 拥有一个丰富的预构建模型库,这些模型可以轻松地集成到各种应用程序中 。
- 多模态模型支持:Ollama 支持多模态模型,能够理解和生成与图像相关的描述 。
- REST API:Ollama 提供了一个 REST API,用于运行和管理模型,包括生成响应和与模型进行聊天 。
- 跨平台支持:Ollama 支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统,并且可以通过 Docker 容器进行部署 。
- 硬件加速:Ollama 能够识别正在运行的硬件,并在可能的情况下调用 GPU 加速模型的运行 。
- 易用性:Ollama 提供了多种安装方式,简化了安装和配置过程,使得用户即使没有专业背景也能轻松使用 。
- 社区集成:Ollama 拥有丰富的社区生态,提供了多种交互界面和插件,如网页、桌面、终端等,以及 Raycast 插件等 。
- 模型自定义:用户可以通过 Modelfile 自定义模型参数,包括系统提示词、对话模板、模型推理温度等 。
- 开源:作为一个开源项目,Ollama 允许用户查看、修改和贡献代码,促进了社区的协作和发展 。
平台优势
Ollama 平台在性能、稳定性和灵活性等方面相比其他 AI 平台具有一些显著的优势:
- 性能:Ollama 支持 GPU 加速,这使得它在处理大型语言模型(LLMs)时能够提供更快的推理速度。此外,Ollama 允许并发请求,更好地利用 GPU 资源,从而提高吞吐量。
- 稳定性:Ollama 提供了强大的模型管理功能,包括多版本控制和自动更新,这有助于确保平台的稳定性和模型的持续改进。
- 灵活性:Ollama 设计上考虑了未来模型的扩展性,易于添加新模型或更新现有模型。它还提供了灵活的安装方式,支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统,并且可以通过 Docker 容器进行部署。
- 易用性:Ollama 提供了简单的安装和配置过程,使得用户即使没有专业背景也能轻松使用。它还提供了多种交互界面和插件,如网页、桌面、终端等,以及 Raycast 插件等,增加了使用的灵活性。
- 本地化部署:Ollama 允许在本地机器上运行复杂的 AI 模型,降低了对网络的依赖,提高了数据处理的隐私性。
- 社区支持:Ollama 拥有活跃的社区和丰富的文档,便于用户学习和交流。
- 跨平台应用:Ollama 不仅限于 Linux,还提供了跨平台支持,无论使用 Windows、macOS 还是 Linux,都能满足用户的需求。
- 与 Python 的集成:Ollama 与 Python 的无缝集成,只需几行代码,就可以运行本地语言模型并将其集成到 Python 项目中。
- 隐私保护:OLLAMA 使所有数据处理在本地设备上完成,这对于用户隐私来说是一大胜利。
- 多功能性:OLLAMA 不仅适用于 Python 爱好者,其灵活性还使其适用于各种应用,包括 Web 开发。
部署流程
step1 安装Ollama
OLLAMA_MODELS = E:/xxx
OLLAMA_HOST = 0.0.0.0:11434
OLLAMA_ORIGINS = *
step2 下载模型
step3 安装ollama-webui-lite
https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite

api接口访问ollama
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
注意:为了其他电脑能够访问,修改源码文件:src/lib/constants.ts,将localhost改为本机IP
在社区获取更多模型
https://huggingface.co/
https://hf-mirror.com/models
选择library-gguf,可通过Chinese进行筛选支持中文的模型。

下载gguf文件后,使用ollama提供的指令进行加载模型。
https://github.com/ollama/ollama
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向?备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料?别再浪费时间啦!2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕,从学习路线到面试真题,从工具教程到行业报告,一站式覆盖你的所有需求,现在全部免费分享!
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例?大模型电子书?这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI:
1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

- 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
- 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
- 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
- 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

- 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
- 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
- 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
- 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!

1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点
针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:

3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:

三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取:全套内容免费抱走,学 AI 不用再找第二份
不管你是 0 基础想入门 AI 大模型,还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势,这份资料都能满足你!
现在只需按照提示操作,就能免费领取:
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

2025 年想抓住 AI 大模型的风口?别犹豫,这份免费资料就是你的 “起跑线”!

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



