Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

Ollama是什么？

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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:

Others are asking
本地用Ollama部署模型，使用哪个ChatBox客户端好？
目前在本地使用 Ollama 部署模型时，没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具，或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您，还需要您亲自测试和评估。
2025-03-27
ollama框架有哪些推荐
Ollama 是一个开源的框架，具有以下特点和功能： 1. 旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，还有预构建模型库，降低使用门槛，适合初学者或非技术人员使用。 2. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，可用于不同应用场景。 3. 易于使用，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模型，这些模型有不同参数和大小，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。 安装 Ollama 可通过官方下载地址 https://ollama.com/download 进行。安装完成后，可通过访问相关链接判断是否安装成功，在命令行中运行相应命令即可使用，如运行本地大模型的命令。还可通过 ollama list 确认模型下载情况。 此外，在 termux 软件中进行相关操作时，需执行如 aptget update、安装 curl 命令、安装 ollama 命令等。启动模型时，以 phi3 模型为例，在 termux 软件中执行命令 ollama run phi3 并等待下载完成。当然，Ollama 还有很多其他模型，如有需要可在 ollama 官网自行查看命令与下载。
2025-03-14
本地部署ollama+deep seek后怎么有效搭机械领域建知识库或微调为机械领域
以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤： 1. 下载 Ollama 程序：官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘，若想修改安装目录到 D 盘，后续会有相关说明。下载完成后，右下角会出现 Ollama 的图标，打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型，如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢，可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后，再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相应命令，下载好后直接退出终端。 2. 配置模型：返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商进行配置。选择 Ollama，并配置相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型：导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型：完成相关设置。 5. 创建知识库：返回知识库，进入数据集，可导入文件或设置文件夹当作知识库，自行设置。导入完毕后，对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能，越好的显卡解析越快。解析完成后，进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。
2025-03-07
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程，用于windows上。
很抱歉，目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息： 1. 官方网站：访问 ollamadeepresearcher 的官方网站，查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛：在专业的技术论坛上搜索相关主题，可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台：部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
如何在电脑上用chatbox框架，使用ollama搭建deepseek模型
在电脑上使用 Chat Box 框架，通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下： 1. 阿里云百炼平台： 百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署，可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 DeepSeek R1，并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建，方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建： 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商。 选择 Ollama，配置相关信息，模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型，用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集，导入文件，可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后，进入检索测试。 测试没问题，可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 对于开源模型，如 DeepSeek、Llama 等，可以使用以下方式： 1. Inference Provider：使用 Together AI 等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio：使用 LM Studio 等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。
2025-03-03
ollama是什么，使用场景有什么
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。 它具有以下特点和优势： 1. 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。 2. 易于使用：适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU，能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库：提供丰富的模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型：用户能通过简单步骤自定义模型，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。 5. API 和集成：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。 总的来说，Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，也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。 其使用场景包括但不限于： 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法：官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后，在 macOS 上启动 ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时，在命令行中输入相应命令即可，模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时，需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22