Ollama快速入门

Ollama是什么？

Ollama 是一个开源的本地大型语言模型（LLM）运行框架，旨在简化在本地环境中部署和管理大语言模型（如 LLaMA2、Qwen等）的流程。它支持通过Docker容器快速部署模型，并提供类似 OpenAI 的 API 接口和交互式对话界面，用户无需编写代码即可运行和测试模型。

Ollama核心功能与优势

本地化运行

可在本地设备（支持 CPU/GPU）运行模型，避免隐私数据上传云端，提升安全性。

开箱即用

通过简单命令即可下载、加载模型，支持热加载模型文件，无需重启服务。

多模型支持

提供模型仓库（如 Qwen、Phi 等），用户可灵活选择不同规模的模型。

开发友好

支持与 LangChain 等工具集成，便于构建复杂的 AI 应用。

Ollama安装与使用

1. 安装步骤

下载安装包：从官网（https://ollama.com/）下载对应系统的安装文件（支持 macOS、Windows、Linux 和 Docker）。

命令行安装（Linux/macOS）：

curl https://ollama.ai/install.sh | sh

安装时间因网络和硬件配置而异，可能需要数小时。

2. 运行模型

加载模型：从模型仓库中选择模型（如 DeepSeek R1），通过命令启动：

ollama run deepseek-r1

模型下载完成后，可直接在命令行交互界面对话。

示例输出：

>>> 中国首都是哪里？Beijing is the capital city of China...

Ollama进阶功能

1. WebUI 可视化界面

通过 FastAPI 或第三方工具（如 handy-ollama）部署 Web 界面，实现图形化交互：

git clone https://github.com/AXYZdong/handy-ollamacd handy-ollama/notebook/C6/fastapi_chat_apppip install -r requirements.txtuvicorn app:app --reload

启动后可通过浏览器访问本地对话页面。

2. 与 LangChain 集成

通过 Python 调用 Ollama 的 API，结合 LangChain 构建复杂应用：

from langchain_community.llms import Ollamamodel = Ollama.from_modelfile('path_to_modelfile.json')response = model.generate("你好，Ollama！")print(response)

支持聊天模型（ChatOllama）和嵌入模型（OllamaEmbeddings）的扩展。

Ollama适用场景与注意事项

1. 适用场景

隐私敏感任务：如企业内部数据分析或医疗文本处理。

开发者实验：快速测试不同模型性能或开发本地 AI 工具。

2. 注意事项

硬件要求：大型模型需较高算力，低配设备可选用小规模模型（如 Phi，仅 1.7GB）。

兼容性：部分环境（如 AIStudio）可能因依赖问题无法运行。