Ollama开源的大型语言模型服务工具-顶呱呱

抖音视频讲解：https://v.douyin.com/ifsWoPtS/

官方网站：https://ollama.com/

Ollama 是一款开源的大型语言模型服务工具，以下是关于它的详细介绍1：

功能特性

本地部署：用户可在自己的设备上运行大型语言模型，无需依赖云服务或远程服务器，数据处理在本地进行，极大地提高了数据的隐私性和安全性，也能在一定程度上避免网络波动对模型使用的影响。
多平台支持：支持 Mac、Linux 和 Windows 等多种操作系统，还可通过 Docker 在几乎任何支持 Docker 的环境中运行，覆盖了大多数主流的计算平台，方便不同系统的用户使用。
多模型支持：支持 Llama、Falcon、Qwen2、Gemma2 等多种流行的大型语言模型，用户能根据自身需求选择合适的模型，一键运行以满足不同任务需求，如文本生成、翻译、问答等。
易于使用：提供直观的命令行界面（CLI），操作简单，上手容易，用户通过简单的命令就能完成模型的下载、运行、管理等操作。
可扩展性：支持自定义配置，用户能根据自己的硬件环境和模型需求进行优化。还可通过编写 Modelfile 来导入更多的自定义模型，方便用户进行个性化的模型定制和扩展。
API 支持：提供简洁的 REST 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，便于将 Ollama 的功能集成到各种应用程序中，降低了与模型交互的技术门槛。
预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可直接选用这些模型应用于自己的程序，无需从头训练或自行寻找模型源，提高了开发效率。
模型导入与定制：支持从特定平台导入已有的大型语言模型，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。

应用场景

开发和测试：开发人员可以使用 Ollama 在本地快速搭建语言模型环境，用于开发新的语言相关的应用程序，如智能客服机器人、文本生成工具等，在本地利用 Ollama 运行语言模型进行初步测试，不断调整和优化功能，等完善后再考虑部署到生产环境。
个人学习和研究：对于研究自然语言处理的学者或者对语言模型感兴趣的个人来说，Ollama 提供了一个方便的实验平台。可以在本地加载不同的模型，对比它们的性能，研究模型的输出特性等，有助于深入了解语言模型的工作原理和性能特点。
企业应用：企业可以利用 Ollama 在本地处理敏感数据，如对企业内部的文档进行分析、分类等，保护数据隐私。同时，也可以根据企业的特定需求定制语言模型，用于智能办公、客户服务等场景，提高企业的工作效率和服务质量。

安装与使用

Ollama 在不同系统上有不同的安装方式：

macOS：访问 ollama 官网下载 mac 安装包，双击安装包即可完成安装，然后启动服务。
Linux：可以使用 curl 命令快速安装，如curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh；也可以使用 apt 安装（适用于 Ubuntu/Debian）。
Windows：从Ollama 官方 GitHub 仓库下载安装包，双击安装程序ollama setup.exe进行安装。