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Ollama是什么？

回答

Ollama 是一个开源框架，具有以下特点和功能：

  1. 专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计，简化了部署过程，方便非专业用户管理和运行复杂模型。
  2. 是一个轻量级、可扩展的框架，提供简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低了使用门槛，适合自然语言处理研究、产品开发以及初学者或非技术人员使用。
  3. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。
  4. 提供模型库，用户可从中下载不同的模型，这些模型有不同的参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。
  5. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。
  6. 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。
  7. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。

官方下载地址：https://ollama.com/download 。安装完成后，可通过 ollama list 确认，未下载模型时通常显示为空。可通过 ollama 命令下载模型。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

盘盘：手机AI新时代轻松运行小型模型

Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是其主要特点和功能概述：简化部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行复杂的模型。官方网站：https://ollama.com/[heading3]避坑操作[content]以下操作都在termux软件进行操作1.termux软件中执行命令apt-get update2.安装curl命令，apt install curl -y3.安装ollama命令，curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh1.图一ollama安装过程；图二ollama安装完成1.termux软件中执行命令ollama serve1.后台运行termux软件（正常返回到手机桌面即可）2.返回桌面长按termux软件图标，选择New session，重新启动一个新termux连接1.新termux连接中执行命令./start-ubuntu.sh[heading4]命令集合[heading3]启动模型[content]我使用phi3模型来做演示1.termux软件中执行命令ollama run phi32.等待下载完成phi3模型，请耐心等待3.启动正常，可以正常使用phi3模型[heading4]命令集合[content]当然ollama还有很多其他模型，如有需要请ollama官网自行查看命令与下载。[heading2]简单结果输出[content]作者个人简介，如有问题可以直接连接作者。[Welcome to P.|盘盘个人杂志](https://g10npwhy4nv.feishu.cn/docx/U1Iqduc3mox5F8xmbUzcCC6qnof)

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架，提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还被设计为适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说，Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型，极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址：https://ollama.com/download当安ollama之后，我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后，我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称，如果你不知道应该选择哪个模型，可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型：[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求，我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候，ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。5.API和集成：Ollama还提供了REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献：Ollama社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后，确保ollama后台服务已启动（在mac上启动ollama应用程序即可，在linux上可以通过ollama serve启动）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下:

其他人在问
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤： 1. 了解背景：本文思路来源于视频号博主黄益贺，旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介：Ollama 是一个开源框架，用于简化本地运行大型语言模型的过程，是轻量级、可扩展的，提供简单 API 和预构建模型库，适合初学者和非技术人员，能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama：官方下载地址为 https://ollama.com/download ，安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型：安装完成后，在命令行中运行相应命令，模型名称可通过查看，如选择 llama2 大模型，可根据机器配置选择合适参数的模型，运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外，还有关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容，包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
dify的部署和ollama联动
以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后，确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。
2024-10-08
如在腾讯云上部署ollama
以下是在腾讯云上部署 Ollama 的详细步骤： 一、下载并安装 Ollama 1. 根据您的电脑系统，点击进入 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 3. 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 二、下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型） 1. 如果您是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。如果您是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 2. 复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。 3. 回车后，会开始自动下载，等待完成。（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了） 4. 下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 三、下载 Open WebUI 1. 回到桌面，再打开一个新的终端窗口（可以放心多个窗口，不会互相影响）。如果您是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。如果您是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 2. 将以下命令输入，等待下载。 3. 出现相关图示，即是下载完成。 4. 点击或复制下方地址进入浏览器：http://localhost:3000/auth/ 5. 点击进行注册即可，注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。 6. 登入后，看到如下页面，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 7. 完成。您已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦！ 四、部署 Google Gemma 1. 首先进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 windows，linux 和 macos）。 2. 查找 cmd 进入命令提示符，输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应该显示 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，接下来直接输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载，需要等待一段时间，如果想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成以后就可以直接对话了，2 个模型都安装以后，可以重复上面的指令切换。
2024-09-27
有没有类似ollama的本地大模型部署工具
以下是一些类似 Ollama 的本地大模型部署工具： Google Gemma：Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。部署环境相比之前有所改善，可按照以下步骤进行部署：首先进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。查找 cmd 进入命令提示符，输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应该显示 0.1.26。然后清空屏幕，输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b），首次需要下载，如需使用 7b 版本，运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话。 Qwen2:0.5b 模型：下载步骤如下：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行，粘贴进入并回车，等待自动下载完成。 Ollama 本身：Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，降低了使用门槛，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还适合初学者或非技术人员使用，特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型。
2024-09-09
通过ollama和通义千问大模型，如果要实现一个智能机器人，支持模型微调，扩展知识库，问答记忆功能的实现步骤
要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人，可参考以下步骤： 1. 安装和启动 Ollama 服务： 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型： 可下载如 Gemma（7B 模型）、Mistral（7B 模型）、Mixtral（87B 的 MoE 模型）、Qwen（通义千问，7B 模型）等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型：使用文本向量模型 bgem3，可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储：从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试：对同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。
2024-08-16
ollama 检测不了本地大模型
如果 Ollama 检测不了本地大模型，可能需要进行以下操作： 1. 对于 ipadater 部分，倘若加载器部分报错说 model 不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错。 2. Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”）及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb，否则将会遇到报错。 3. Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站：进行查看，例如选择 llama2 大模型。考虑到机器的配置以及不同版本的内存要求，可以选择 7b 参数的模型，当运行大模型的时候，ollama 会自动帮下载大模型到本地。
2024-08-09