ollama，免费低门槛的开源大模型推理平台

最新推荐文章于 2025-12-03 19:26:31 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-03 19:26:31 发布 · 968 阅读 · 15 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#AI #ollama #LLM #开源 #人工智能 #大模型

ollama，免费低门槛的开源大模型推理平台

阅读原文

建议阅读原文，始终查看最新文档版本，获得最佳阅读体验：《ollama，免费低门槛的开源大模型推理平台》

https://docs.dingtalk.com/i/nodes/np9zOoBVBYA16qAPTEkzObKgW1DK0g6l

介绍

Ollama 是一个轻量化的大模型本地运行与管理平台，用户无需复杂配置即可在个人电脑上快速下载、部署和运行各类开源大模型。它提供统一的命令行工具与 API 接口，方便与应用程序集成，同时支持模型管理、版本控制和高效推理，帮助开发者在本地环境中灵活构建和测试 AI 应用。

官网

Ollama

github网址

ollama/ollama: Get up and running with OpenAI gpt-oss, DeepSeek-R1, Gemma 3 and other models.

安装

linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows

winget install --id Ollama.Ollama
#安装完成后，要重新打开终端才能使用ollama命令

image.png

ollama常用命令

下载大模型

ollama pull qwen2.5vl:7b

最低0.47元/天 解锁文章
大模型部署指南：Ollama 框架
举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。
10-12 1161
Ollama是一个本地运行大型语言模型(LLM)的框架，支持Mac、Windows和Linux系统。它简化了开源LLM的获取、配置和运行过程，提供命令行操作和RESTful API。核心特点包括极简部署、丰富模型库(如Llama、Mistral等)、硬件优化、Modelfile自定义模型等功能。Ollama完全离线运行，保障数据隐私，适合个人学习、原型开发和敏感数据处理。安装方式支持在线、离线及Docker，通过简单命令即可下载运行模型。还提供Python绑定，方便开发者集成。
【AI学习指南】轻量级模型-用 Ollama 轻松玩转本地大模型
瑶山的博客
07-28 2118
根据 ChatGPT 的使用经验，系统提示词是很重要的。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。role为system的消息即为系统提示词。"content": "以同学的口吻简单作答。},"content": "你会游泳吗？],}'现在AI领域的进展日新月异，进步就像是从刀耕火种步入现代社会：就像是我上个月写了这篇文章，现在AI又踏上了新的征程。
Ollama：本地大模型推理与应用的创新平台
雪辉博客
05-31 1092
Ollama 让大模型“飞入寻常百姓家”，为AI的普及和落地提供了坚实的本地化平台。无论是开发者、企业还是普通用户，都能借助 Ollama 轻松拥有和使用属于自己的AI模型，开启智能时代的新篇章。
文心大模型4.5开源测评：保姆级部署教程+多维度测试验证
热门推荐
倔强的石头的博客
07-10 5万+
国产大模型开源迎来破局时刻：百度文心大模型4.5系列正式开源，涵盖21款不同规模的模型，从0.3B轻量级到424B超大规模，标志着国产AI从技术跟跑转向生态共建。文心4.5采用"混合专家+稀疏激活"架构，具备多模态理解、中文语义增强等核心能力，0.3B版本在单卡A800上即可高效运行。本文详细解析了该模型的技术原理、部署方法及产业价值，并提供了从环境配置到框架部署的完整指南，为中小企业AI落地提供轻量级解决方案。通过开源工具链和行业适配方案，文心大模型正加速国产AI技术的普惠化进程。
Ollama 本地CPU部署开源大模型
DEVELOPERAA的博客
11-25 1465
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。
Ollama——运行、管理和部署各种开源大模型
CyberAkuma47的博客
09-18 1475
Ollama是一款开源大语言模型本地化工具，支持在个人电脑上运行和管理Llama、DeepSeek等主流模型。它提供类似Docker的简易命令行操作，支持Windows/macOS/Linux系统，所有数据处理均在本地完成，保障隐私安全。用户可通过API或Python代码调用模型，还能自定义Modelfile优化性能。针对不同硬件配置，Ollama提供从1.5B到70B参数的多种模型选择，并支持量化版本以降低资源消耗。该工具显著降低了本地部署大语言模型的门槛，是开发者探索AI的理想选择。
ollama介绍并安装deepseek大模型
卿着飞翔
06-10 566
Ollama是一款简化大型语言模型(LLM)本地部署的开源工具，提供轻量级框架让开发者轻松管理各类模型。支持多种开源模型，涵盖文本生成、代码生成等场景。用户可通过命令行简单操作，在Windows等系统上安装后，从官方模型库选择所需模型进行下载运行。安装过程支持自定义路径，模型使用只需复制对应命令即可快速启动。该工具降低了本地运行大模型的技术门槛，使开发者能专注于应用开发而非底层实现。官网：ollama.com
Ollama本地部署运行全球最强开源大模型 Qwen3
2301_81940605的博客
04-30 1865
Qwen3是阿里云最新推出的开源大语言模型系列，代表着目前全球顶尖的开源AI技术水平。作为Qwen系列的最新成员，这一模型在代码、数学、通用能力等多个基准测试中与DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等顶级模型相比展现出极具竞争力的表现。
大模型推理框架（五）Ollama
白话机器学习
10-25 816
本文介绍了如何通过Ollama和ChatBox两款软件在本地快速部署大型语言模型。Ollama作为开源工具简化了本地运行大模型的过程，用户只需下载安装后，从模型库中选择合适模型（如仅352MB的qwen2:0.5b）并运行。配合ChatBox客户端，通过简单配置即可实现与本地模型的交互。整个过程无需复杂技术，适合各类用户快速体验大语言模型功能。文章还建议拥有高性能GPU的用户可尝试更大模型以获得更好效果。
大模型推理框架：Ollama和vLLM到底应该选哪个？
2401_85375186的博客
12-30 4187
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。
【人工智能】揭秘大模型推理延迟：Ollama与LM Studio性能对决实测
一个被知识诅咒的人
04-23 1812
随着大语言模型（LLM）的广泛应用，本地部署工具如Ollama和LM Studio因其隐私保护和灵活性受到开发者青睐。本文深入对比Ollama与LM Studio在推理延迟、资源占用和易用性方面的性能，通过实测Qwen2.5-14B和Llama3.1-8B模型，揭示两者的优劣。文章结合大量Python代码示例（含详细中文注释），展示模型部署、API调用及性能测试流程，并引入数学公式分析推理延迟的理论基础。测试结果表明，Ollama在轻量级场景下更高效，而LM Studio在多任务处理中更稳定。本文为开发者提
vLLM vs Ollama 全面对比：两大推理平台的终极较量与最佳实践指南（2025）
AngelCryToo的专栏
04-09 5243
如果你需要……请选这个高性能、大规模在线服务vLLM快速原型测试、本地私聊助手Ollama企业私有化部署vLLM内网无网环境离线使用Ollama高并发、低延迟的 Chat 接口vLLM小团队内部使用、节省成本Ollama。
开源视频生成新标杆：美团LongCat Video全面解析与实战指南
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
12-03 871
LongCat Video 的精妙之处在于其核心架构。这是因为他们非常巧妙地设计了一个单一管道来处理多项任务，包括文本到视频、图像到视频和视频延续。他们认为，所有这些任务都应被定义为视频延续，即模型根据给定的一组前置条件帧来预测未来的帧。为了实现这一点，他们采用了相对标准的扩散变换器架构，并配有单流变换器块。“每个块包含一个 3D 自注意力层、一个用于文本条件的交叉注意力层，以及一个带有 SwiGLU 的前馈网络。为了进行调制，他们利用了 AdaLN-Zero，其中每个块都包含一个专用的调制 MLP。
Flutter 与开源鸿蒙（OpenHarmony）国际化、无障碍与合规开发实践：打造全球可用的可信应用
2501_93573294的博客
12-02 778
Flutter 与开源鸿蒙（OpenHarmony）国际化、无障碍与合规开发实践：打造全球可用的可信应用
开源企业级报表系统SpringReport
2509_94107357的博客
11-30 650
在当今的数据驱动时代，无论是企业还是个人，都面临着大量的数据处理需求。传统的报表设计方法往往繁琐复杂，不仅需要编写大量代码，而且对于非技术人员来说，更是难以掌握。这导致了很多人在面对数据报表设计时感到无从下手。那么，有没有一种简单易用的软件，能够让用户无需编程就能设计出专业的报表呢？接下来给大家介绍一款开源的报表系统–SpringReport，可以让你无需编码就可以设计出自己想要的报表。
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城系统的生态微商运营研究
专注MarTech应用研究与实施方案
12-01 925
本文探讨了开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城系统在生态微商运营中的应用。该系统通过整合供应链资源、利用社交裂变机制和AI智能推荐技术，为商户提供精准营销工具，同时优化用户体验。研究从商户端（供应链管理、商家赋能）和客户端（用户引流、体验优化）两个维度分析运营策略，并通过美妆品牌案例验证其有效性。结果表明，该系统能显著提升品牌知名度、销售业绩和用户忠诚度。未来生态微商发展需持续创新运营模式，以适应市场变化。
在线安装 Kubernetes（k8s）集群和开源版KubeSphere
最新发布
lmzf2011的专栏
12-03 332
【代码】在线安装 Kubernetes（k8s）集群和开源版KubeSphere。
【Day7-10】开源鸿蒙组件封装实战（3）仿知乎日报的首页轮播图实现
2401_84972713的博客
11-29 534
本文介绍了在HarmonyOS NEXT中实现仿知乎日报首页轮播图的方法。主要使用PageSlider组件作为基础，结合PageSliderProvider和PageSliderController实现动态数据绑定与控制。文章详细阐述了数据模型定义、布局文件实现、轮播逻辑封装等关键步骤，包括自动轮播控制、指示器实现和点击事件处理。同时提供了性能优化建议，如使用ImageCache管理图片加载、页面不可见时停止自动轮播等。通过完整的示例代码结构，展示了如何构建带自动轮播、指示器和点击跳转功能的轮播图组件，为H
【开源鸿蒙跨平台开发学习笔记】Day08：React Native 开发 OpenHarmony —— RN 与原生调用全解析
漫步云端
12-03 621
本文介绍了ReactNative在OpenHarmony平台上的原生通信实现方法。主要内容包括：1）RN新架构的通信原理，包含TurboModule和JSI桥接层；2）JS调用原生能力的TurboModule实现流程；3）原生向JS通信的三种方式：DeviceEventEmitter全局事件、emitComponentEvent组件事件和callRNFunction主动调用JS方法；4）通过具体示例演示了原生组件向JS发送点击事件的完整实现。文章系统阐述了OpenHarmony平台上RN框架的双向通信机制，
Ollama v0.6.8本地运行开源大模型一键部署
以 `ollama run deepseek-r1` 为例，这条命令会触发 Ollama 从其镜像服务器下载 DeepSeek 开源模型的量化版本（通常是 4-bit 或 5-bit GGUF 格式），并自动加载至本地运行环境，随后即可通过终端与其进行实时对话。...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值