qq_25502783的博客

用户不仅可以使用 Ollama 提供的预训练模型，还可以在此基础上进行模型微调。根据自己的特定需求，开发者可以使用自己收集的数据对模型进行再训练，从而优化模型的性能和准确度。

Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。Ollama 对硬件要求不高，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。。我们可以根据不同的系统下载对应的包。

Ollama 运行模型使用 ollama run 命令。例如我们要运行 Llama 3.2 并与该模型对话可以使用以下命令：执行以上命令如果没有该模型会去下载 llama3.2 模型：等待下载完成后，我们在终端中，输入以下命令来加载 LLama3.2 模型并进行交互：success>>> 你好Hello>>> 能讲中文吗是的，我可以在 Chinese 中对話。哪些话题或问题想要了解我呢？结束对话可以输入 /bye 或按 Ctrl+d 按键来结束。

Ollama 提供了多种命令行工具（CLI）供用户与本地运行的模型进行交互。我们可以用 ollama --help 查看包含有哪些命令：1、使用方法ollama [flags]：使用标志（flags）运行 ollama。ollama [command]：运行 ollama 的某个具体命令。2、可用命令3、标志（Flags）从模型库中下载模型：例如：运行已下载的模型：例如：查看已下载的模型列表：删除本地模型：例如：基于现有模型创建自定义模型：例如：复制一个已存在的模型：例如：将自定义模型推送到模型库：例如：启

Ollama 是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过 Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

通过 Modelfile 定义自定义提示词或系统指令，使模型在交互中遵循特定规则。

"response": "<generated-text>", // 生成的文本。"content": "<generated-text>" // 生成的文本。"response": "<partial-text>", // 部分生成的文本。"content": "<input-text>" // 用户输入。"prompt": "<input-text>", // 输入的提示词。"name": "<model-name>", // 模型名称。"size": "<model-size>", // 模型大小。

你还可以创建自定义客户端，来进一步控制请求配置，比如设置自定义的 headers 或指定本地服务的 URL。通过 Client，你可以自定义请求的设置（如请求头、URL 等），并发送请求。

Open WebUI 用户友好的 AI 界面（支持 Ollama、OpenAI API 等）。Open WebUI 支持多种语言模型运行器（如 Ollama 和 OpenAI 兼容 API），并内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。Open WebUI 可自定义 OpenAI API URL，连接 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等。

Page Assist 是一款开源的浏览器扩展程序，主要为本地 AI 模型提供直观的交互界面，让用户可以在任何网页上与本地 AI 模型进行对话和交互。