ollama入门

一、ollama 是什么

Ollama是一个强大的开源框架,主要用于在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型(LLM)。以下是关于Ollama的详细功能和特点:

  1. 简化部署:Ollama旨在简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
  2. 捆绑模型组件:它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,称为Modelfile,这有助于优化设置和配置细节,包括GPU使用情况。
  3. 支持多种模型:Ollama支持多种大型语言模型,如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。
  4. 跨平台支持:它支持macOS和Linux平台,Windows平台的预览版也已发布。用户可以通过简单的安装过程,在多种操作系统环境下顺利部署和使用Ollama。
  5. 轻量级与可扩展:作为轻量级框架,Ollama保持了较小的资源占用,同时具备良好的可扩展性,允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
  6. API支持:Ollama提供了一个简洁的API,使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例,降低了与模型交互的技术门槛。
  7. 预构建模型库:它包含一系列预先训练好的大型语言模型,用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序,无需从头训练或自行寻找模型源。
  8. 模型导入:支持从特定平台(如GGUF)导入已有的大型语言模型,也兼容PyTorch或Safetensors等深度学习框架,允许用户将基于这些框架训练的模型集成到Ollama中。
  9. 自定义提示:允许用户为模型添加或修改提示(prompt engineering),以引导模型生成特定类型或风格的文本输出。
  10. 资源管理:通过提供基于Web的用户界面(Open WebUI),用户可以方便地访问和管理Ollama的接口,实现模型的训练、部署和监控。

二、ollama 安装

https://github.com/ollama/ollama

三、ollama常用命令

Ollama的常用命令主要包括以下几个方面,以下将按照功能进行分点表示和归纳:

  1. 服务管理
    • ollama serve:启动Ollama服务。
    • systemctl daemon-reload & systemctl restart ollama(针对Linux系统):重启Ollama服务。
  2. 模型操作
    • ollama create:从模型文件创建模型。
    • ollama show:显示模型信息。
    • ollama run [模型名称]:运行模型,其中[模型名称]为要运行的模型名。
    • ollama pull [模型名称]:从注册表中拉取模型。
    • ollama push:将模型推送到注册表。
    • ollama list:列出所有模型。
    • ollama cp:复制模型。
    • ollama rm [模型名称]:删除模型,其中[模型名称]为要删除的模型名。
  3. 帮助与版本信息
    • ollama --help 或 ollama help:获取有关Ollama任何命令的帮助信息。
    • ollama --version 或 ollama -v:显示版本信息。
  4. 服务状态与配置
    • netstat -tulpn | grep 11434:确认服务端口状态,查看Ollama服务是否在运行。
    • 配置服务HOST(针对Linux系统):
      • 服务器环境下,修改/etc/systemd/system/ollama.service文件,设置Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
      • 虚拟机环境下,根据虚拟机内网IP地址,设置类似Environment="OLLAMA_HOST=服务器内网IP地址:11434"的配置。
  5. 其他命令(针对Linux系统):
    • curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh:下载并安装Ollama Linux系统的命令。
    • ollama run llama3:进入llama3运行环境。
06-06
### Ollama 技术文档与使用教程 Ollama 是一种用于运行和管理本地大型语言模型(LLM)的工具,它提供了简单易用的接口,允许开发者轻松导入、管理和使用各种预训练模型。以下是关于 Ollama 的技术文档和使用教程的核心内容。 #### 1. Ollama 插件功能 Ollama 提供了一个插件系统,支持用户自定义提示(prompt)。通过插件设置,可以指定模型和温度参数,并将选定的文本或整个笔记传递给 Ollama。最终的结果可以直接插入到笔记中的光标位置[^1]。 #### 2. 连接到 Ollama 为了与 Ollama 交互,开发者可以通过 API 或客户端库实现连接。例如,在 JavaScript 项目中,可以通过以下代码导入并初始化 Ollama 实例: ```javascript import { Ollama } from "langchain/llms/ollama"; const ollama = new Ollama(); ``` 此代码片段展示了如何在项目中引入 Ollama 库,并创建一个实例以进行后续操作[^4]。 #### 3. Ollama 模型管理 Ollama 支持多种模型导入方式,包括直接从远程仓库拉取、通过 GGUF 模型权重文件导入以及通过 safetensors 文件导入。这些方法为用户提供了灵活性,可以根据需求选择最适合的方式[^3]。 #### 4. Ollama API 使用 Ollama 提供了丰富的 API 接口,支持 Python 和 Java 等多种编程语言。开发者可以利用这些接口构建复杂的应用程序,例如基于 WebUI 的可视化对话界面或集成到现有的 AI 系统中[^2]。 #### 5. 兼容 OpenAI API Ollama 的设计兼容 OpenAI API 标准,这使得开发者可以无缝迁移现有代码或工具链到 Ollama 平台上。这种兼容性极大地降低了开发成本,并提高了项目的可维护性。 #### 6. 示例:使用 LangChain 调用 Ollama LangChain 是一个流行的框架,用于构建 AI 驱动的应用程序。结合 Ollama,可以实现更强大的功能,例如函数调用(Function Calling)。以下是一个简单的示例: ```python from langchain.llms import Ollama # 初始化 Ollama 实例 ollama = Ollama(model="llama2") # 调用模型生成文本 response = ollama("请解释一下量子力学的基本原理") print(response) ``` 此代码展示了如何通过 LangChain 调用 Ollama 模型,并生成相关文本[^2]。
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