Ollama 简介

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分类专栏： AI 文章标签： AI编程
于 2025-03-06 16:56:01 首次发布
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空闲之余，了解了一下Ollama ，这里记录一下

这篇文章资料来自于网络，对部分知识整理，这里只是记录一下，仅供参考。

Ollama 简介

先来记录一些 ollama 相关的快链：

        Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，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。

        Ollama 提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语言处理任务。

        Ollama 的特点在于它不仅仅提供了现成的模型和工具集，还提供了方便的界面和 API，使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。

        与其他 NLP 框架不同，Ollama 旨在简化用户的工作流程，使得机器学习不再是只有深度技术背景的开发者才能触及的领域。

        Ollama 支持多种硬件加速选项，包括纯 CPU 推理和各类底层计算架构（如 Apple Silicon），能够更好地利用不同类型的硬件资源。

        Ollama的出现，使得在本地运行大型语言模型变得更加容易和方便。这对于以下用户群体来说非常有价值：

  • 研究人员: Ollama可以帮助研究人员快速原型化和测试新的LLM模型。
  • 开发人员: Ollama可以帮助开发人员将LLM功能集成到他们的应用程序中。
  • 爱好者: Ollama可以帮助爱好者探索和学习LLM技术。

核心功能与特点

  1. 多种预训练语言模型支持
    Ollama 提供了多种开箱即用的预训练模型，包括常见的 GPT、BERT 等大型语言模型。用户可以轻松加载并使用这些模型进行文本生成、情感分析、问答等任务。

  2. 易于集成和使用
    Ollama 提供了命令行工具（CLI）和 Python SDK，简化了与其他项目和服务的集成。开发者无需担心复杂的依赖或配置，可以快速将 Ollama 集成到现有的应用中。

  3. 本地部署与离线使用
    不同于一些基于云的 NLP 服务，Ollama 允许开发者在本地计算环境中运行模型。这意味着可以脱离对外部服务器的依赖，保证数据隐私，并且对于高并发的请求，离线部署能提供更低的延迟和更高的可控性。

  4. 支持模型微调与自定义
    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。

  5. 性能优化
    Ollama 关注性能，提供了高效的推理机制，支持批量处理，能够有效管理内存和计算资源。这让它在处理大规模数据时依然保持高效。

  6. 跨平台支持
    Ollama 支持在多个操作系统上运行，包括 Windows、macOS 和 Linux。这样无论是开发者在本地环境调试，还是企业在生产环境部署，都能得到一致的体验。

  7. 开放源码与社区支持
    Ollama 是一个开源项目，这意味着开发者可以查看源代码，进行修改和优化，也可以参与到项目的贡献中。此外，Ollama 有一个活跃的社区，开发者可以从中获取帮助并与其他人交流经验。

应用场景

  1. 内容创作：
    帮助作家、记者、营销人员快速生成高质量的内容，例如博客文章、广告文案等。Ollama集合具体的模型可以用于生成各种文本内容，例如新闻文章、博客文章、诗歌、代码等。

  2. 编程辅助：：
    帮助开发者生成代码、调试程序或优化代码结构。

  3. 教育和研究：
    辅助学生和研究人员进行学习、写作和研究，例如生成论文摘要或解答问题。

  4. 跨语言交流：
    提供高质量的翻译功能，帮助用户打破语言障碍。Ollama可以用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。

  5. 个人助手：
    作为一个智能助手，帮助用户完成日常任务，例如撰写邮件、生成待办事项等。

  6. 问答: Ollama可以用于回答用户提出的各种问题。

  7. 代码生成: Ollama可以用于生成代码，例如Python代码、JavaScript代码等。

企业场景应用

        Ollama的本地部署不仅适用于个人学习和研究，还广泛应用于企业场景。例如，企业可以利用Ollama快速构建智能客服系统、内容创作平台等，提高业务效率和用户体验。

  1. 智能客服系统：通过集成Ollama，企业可以构建具备自然语言处理能力的智能客服系统，实现自动化问答与服务。
  2. 内容创作平台：利用Ollama的文本生成能力，企业可以构建内容创作平台，为用户提供高效的文本创作与编辑工具。
  3. 其他应用场景：此外，Ollama还可以应用于数据分析、教育、娱乐等多个领域，为企业和个人提供丰富的AI服务。

Ollama 与其他 LLM 的区别

区别维度Ollama 的特点说明
本地化更注重本地运行与 ChatGPT 等依赖云服务的 LLM 不同，适合对数据隐私要求较高的用户
灵活性可加载不同模型用户可以根据需要加载不同的模型，而无需局限于单一的模型
开源开源项目用户可以自由地修改和扩展其功能

参考

Ollama 简介 | 菜鸟教程

ollama介绍-优快云博客

带你认识本地大语言模型框架Ollama(可直接上手) | 二丫讲梵

‌【人工智能】Ollama，一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在帮助用户简化在本地环境中部署和运行大模型的过程
本本本添哥
12-25 2641
Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在帮助用户简化在本地环境中部署和运行大模型的过程。它提供了一种类似于Docker的简明易用框架，让用户可以通过简单的安装指令，在本地快速启动和运行各种开源大型语言模型，如Llama 2。Ollama是一个让用户能够在本地轻松运行大型语言模型的服务工具，大大降低了技术门槛，促进了大模型在个人开发者和企业中的应用。通过其提供的简易安装和广泛的模型支持，Ollama正在改变人们与大型语言模型交互的方式，使其更加便捷和高效。
AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
俞兆鹏的博客
01-24 1186
大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练，学习语言的模式和结构，从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步，大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。Ollama是一个强大的工具，它通过本地化部署、资源优化和隐私保护，为用户提供了运行大语言模型的新选择。无论你是个人开发者、企业用户，还是教育工作者，Ollama都能满足你的需求。
Ollama本地部署大模型总结
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04-09 1092
今天计划对之前ollama系列做个回顾，从如何部署到API使用，整理到一篇内容中，提供给大家参考。
ollama介绍
顺其自然~专栏
03-13 1万+
例如，至少需要 8GB 的内存/显存来运行 7B 模型，至少需要 16GB 来运行 13B 模型，至少需要 32GB 来运行 34B 的模型。：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。：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。：安装完成后，用户可以通过简单的命令行操作启动和运行大型语言模型。
【Ollama】一、介绍
一个写了10年bug的程序员日常笔记。
02-07 658
Ollama 是一个开源项目，专注于提供本地化的大型语言模型（LLM）部署和运行解决方案。它允许用户在本地环境中轻松运行和微调各种开源语言模型（如 LLaMA、Falcon 等），而无需依赖云服务或高性能 GPU。Ollama 的目标是让开发者、研究人员和爱好者能够更高效地利用 LLM 进行实验和应用开发。Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。
Ollama 介绍
weixin_40280870的博客
01-20 5944
Ollama仓库创建于 2023年6月26日，截至2024年8月，Ollama 经过了一年多的发展。相信在不久的未来，将会在越来越多的边缘端产品中看到大模型的身影。什么是 Ollama？正如 Ollama 官方仓库所说：本地启动并运行大型语言模型。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以通过一条命令轻松启动和运行开源的大型语言模型。它提供了一个简洁易用的命令行界面和服务器，专为构建大型语言模型应用而设计。
Ollama：一站式 AI 模型管理与交互平台，Ollama 简介，Ollama 的核心功能，Ollama 的使用场景
郝开的博客
02-05 979
Ollama是一个开源的、基于容器化技术的 AI 模型管理与交互平台。它为开发者提供了一个统一的环境来管理、部署和与不同类型的 AI 模型进行互动。Ollama 支持各种常见的 AI 模型，包括但不限于大规模语言模型（如 GPT 系列）、计算机视觉模型、强化学习模型等。它的设计理念是简化 AI 模型的使用和集成，减少开发者的工作负担，让他们能够专注于应用层面的创新。
Ollama全面指南：安装、使用与高级定制
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Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。Ollama提供了一个直观且用户友好的平台，用于在本地环境中运行大型语言模型。启动Ollama服务：首先，确保Ollama服务已经安装并运行。在命令行中输入以启动服务。选择模型：使用命令查看可用的模型列表。
ollama基础知识简介.md
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Ollama基础知识简介 引言 Ollama是由阿里云推出的大规模语言模型，基于深度学习和预训练技术，能够处理多种复杂问题。本文将介绍Ollama的基本概念、特点及使用方法。 Ollama基本原理 Ollama模型架构采用了多层卷积...
Ollama是什么
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12-03 4496
Ollama是一个开源的、可以在本地运行大型语言模型的工具。它允许用户在自己的设备上部署和运行语言模型，而不必完全依赖云端服务。这在数据隐私等方面有诸多优势，比如用户担心数据发送到云端会产生安全风险，使用Ollama就可以在本地处理数据。
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05-28 7865
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型，理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。# 设置温度参数# 设置SYSTEM 消息SYSTEM """作为AI智能助手，你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API是一个OpenAI接口管理 & 分发系统，支持各类大模型。这里使用Docker快速进行部署。拉取镜像创建挂载目录启动容器访问IP:3001初始账号用户名为 root，密码为 123456。
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Ollama是一个开源的可以运行多种模型的工具，如：llama、qwen、mistral 等，除了聊天模型，还支持向量化模型，可以将文本转换为向量
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Ollama是一个强大的运行AI模型的工具；Ollama支持多种开源模型，您可以通过访问ollama.ai/library来查看所有可用的模型，并使用ollama pull 来下载指定模型。此外，如果您想创建自定义模型，可以通过创建Modelfile并使用ollama create -f ./Modelfile来创建，并通过ollama run 来运行您的模型。Ollama 以其易用性、灵活性和强大的功能，为本地运行大型语言模型提供了一个理想的解决方案。
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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【AI】深入了解 Ollama：开创 AI 驱动智能协作的新平台
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Ollama 是一款基于大语言模型（LLM）的智能协作平台，旨在简化团队沟通、任务管理和知识共享。它通过集成多种 AI 技术，提供流畅、高效的用户体验。Ollama 通过结合强大的语言模型和创新的协作功能，为用户带来了全新的生产力体验。无论是团队管理还是知识共享，Ollama 都展示了其强大的适应性和实用性。如果你对 Ollama 感兴趣，可以访问官网了解更多内容。如有问题，欢迎留言讨论！
ollama
03-08
### 关于Ollama的相关IT技术信息 #### Ollama简介与安装指南 Ollama是一个用于部署大型语言模型的服务平台，旨在简化AI大模型的应用过程。对于希望利用本地资源来运行这些强大工具的技术人员来说非常有用[^1]。 为了确保顺利安装和使用Ollama，在执行任何操作之前应当确认服务器上没有残留的老版本文件。如果存在先前版本，则应先移除它们以避免潜在冲突： ```bash sudo rm -rf /usr/lib/ollama ``` 接着下载最新版的Ollama压缩包并将其解压到指定位置： ```bash curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz ``` 完成上述步骤之后就可以启动Ollama服务了： ```bash ollama serve ``` 另外在一个新的命令行窗口里可以检验该程序是否正常运作： ```bash ollama -v ``` 这一步骤能够帮助确认当前环境下的OLLAMA实例已经成功激活并且处于可访问状态[^3]。 #### 使用Docker容器化部署方式 除了直接在主机操作系统内安装之外，还可以考虑采用更灵活便捷的方式——即借助Docker镜像来进行快速搭建。这种方式特别适合那些想要隔离不同项目之间依赖关系或是频繁切换测试场景的人群。下面是一条简单的指令用来创建基于CPU计算能力的支持OLLAMA功能的docker容器： ```bash docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama ``` 这条语句会拉取官方发布的最新稳定版镜像，并映射宿主机上的特定端口号给内部应用监听地址以便外部连接请求能被正确转发至目标进程处理[^4]。 #### 验证网络配置情况 当一切准备就绪后，可以通过`netstat`命令查看本机开放的服务列表以及对应的侦听状况，以此判断OLLAMA服务是否按照预期绑定到了正确的TCP/IP端点之上： ```bash netstat -tulnp | grep ollama # 或者 netstat -tulpn | grep 11434 ``` 以上就是关于如何获取及设置Ollama的一些基本指导说明[^2]。
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