介绍
记录ollama，出处
# 一、Ollama概述
# 1、定义与定位
Ollama是一个专为本地环境设计的轻量级、可扩展的框架，用于构建和运行大型语言模型（LLMs）。它不仅仅是一个简单的运行时环境，而是一个完整的生态系统，提供了从模型创建、运行到管理的全套解决方案。Ollama的出现，标志着在本地机器上部署和操作复杂AI模型的新纪元。
# 2、核心功能
Ollama的核心功能包括但不限于以下几点：
- 模型运行：支持多种大型语言模型的本地运行，无需依赖远程服务器。
- 模型管理：提供模型的下载、更新、删除等管理功能。
- 自定义模型：允许用户通过Modelfile自定义模型参数和行为。
- API支持：提供REST API和编程语言库（如Python和JavaScript），方便集成到各种应用中。
- 多模态能力：支持图像等多模态数据的处理和分析。
- 安全性：注重数据的加密和安全传输，保护用户隐私。
# 3、技术优势
Ollama的技术优势在于其对本地化部署的重视，以及对开发者友好的接口设计：
- 本地化部署：降低了对网络的依赖，提高了数据处理的隐私性。
- 易用性：简化了模型部署流程，使得即使是初学者也能快速上手。
- 灵活性：通过Modelfile和API，提供了高度的定制性和集成性。
- 社区支持：拥有活跃的社区和丰富的文档，便于用户学习和交流。
# 4、应用场景
Ollama的应用场景广泛，包括但不限于：
- 自然语言处理：文本生成、翻译、摘要等。
- 代码生成与辅助：自动生成代码、代码补全等。
- 教育与研究：作为教学工具，帮助学生理解AI模型的工作原理。
- 企业解决方案：定制化模型以满足特定业务需求。
# 二、安装与配置
# 1、系统要求
在开始安装Ollama之前，确保您的系统满足以下基本要求：
- 操作系统：macOS、Windows 10及以上版本、Linux（包括但不限于Ubuntu、Fedora）
- 内存：至少4GB RAM，推荐8GB或以上，具体取决于所运行模型的大小
- 硬盘空间：至少100GB的空闲空间，用于安装Ollama及其模型库
# 2、安装方法
Ollama支持多种安装方式，包括通过包管理器、Docker或从源代码编译。
- 通过包管理器安装 对于macOS用户，可以使用Homebrew进行安装：
brew install ollama
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对于Linux用户，可以使用包管理器如apt（Ubuntu）或dnf（Fedora）：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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或
sudo apt install ollama # Ubuntu
sudo dnf install ollama # Fedora
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- Docker安装 Ollama提供了官方的Docker镜像，可以通过Docker Hub获取并运行：
docker pull ollama/ollama
docker run -p 11434:11434 ollama/ollama
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- 从源代码编译 如果您希望从源代码编译Ollama，需要先安装Go语言环境和cmake：
git clone https://github.com/your/ollama.git
cd ollama
make build
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# 3、配置指南
安装完成后，进行基本配置以确保Ollama能够正常运行。
- 环境变量配置 根据需要配置环境变量，例如OLLAMA_HOME指向Ollama的安装目录。
- 防火墙和网络设置 确保防火墙规则允许Ollama的端口（默认为11434）进行网络通信。
- 验证安装 使用以下命令验证Ollama是否安装成功：
ollama --version
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- 模型库访问
运行Ollama服务前，确保可以访问Ollama的模型库，以便下载和使用预构建的模型。
# 4、启动Ollama服务
Ollama服务可以通过命令行界面（CLI）启动。
- 使用以下命令启动Ollama服务：
ollama serve
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- 服务启动后，您可以通过Web界面或API与Ollama进行交互。
# 四、快速开始
# 1、启动Ollama
在您的系统中成功安装Ollama之后，您可以通过以下步骤快速启动并运行您的第一个模型： 启动服务：打开终端或命令提示符，输入以下命令以启动Ollama服务：
ollama serve
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# 2、部署运行模型
Ollama提供了丰富的预构建模型库，您可以根据自己的需求选择合适的模型进行部署。 出处
|Model|Parameters|Size｜Download｜ ｜----｜----｜----｜----｜ |Llama 3| 8B|4.7GB|ollama run llama3|