Tags: LLM
Ollama 专注于本地化运行大型语言模型（LLMs）的开源工具
1. 概述
Ollama 是一个专注于本地化运行大型语言模型（LLMs）的开源工具，旨在让用户能够在个人设备上轻松部署和管理 AI 模型。 它支持多种流行的开源模型（如 Llama、Mistral 等），并提供简单易用的命令行界面，适合开发者和技术爱好者使用。
核心特点：
- 本地化运行：支持在个人电脑或服务器上运行模型，保障数据隐私。
- 多模型支持：兼容 Llama、Mistral 等多种开源模型，满足多样化需求。
- 轻量化设计：优化资源占用，适合低配置设备运行。
2. 功能
Ollama 的核心功能包括：
- 模型管理：
- 支持下载、安装和更新多种开源模型。
- 提供模型版本管理功能，方便切换不同版本。
- 本地推理：
- 在本地设备上运行模型，支持文本生成、对话和代码编写等任务。
- 提供命令行接口（CLI），便于开发者集成到工作流中。
- 多平台支持：
- 支持 macOS、Linux 和 Windows 系统，覆盖主流操作系统。
- 扩展性：
- 支持自定义模型加载与微调，满足高级用户需求。
2.1 windows
模型默认保存目录为:
C:\Users\user.ollama\models\
应用程序默认目录为：
C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Ollama
3. 使用场景
- 开发者与研究者：
- 在本地环境中测试和运行开源模型，进行实验与开发。
- 用于模型微调与优化，支持学术研究与工业应用。
- 隐私敏感场景：
- 在医疗、法律等领域，本地化运行模型以保障数据安全。
- 个人用户：
- 在个人设备上体验 AI 模型，无需依赖云端服务。
- 用于学习、内容创作或编程辅助。
4. 网站与访问渠道
- 官方网站：ollama.ai，提供工具下载、文档和教程。
- GitHub 仓库：github.com/ollama/ollama，获取源代码与最新更新。
- 社区支持：通过 GitHub Issues 和 Discord 社区获取技术支持与讨论。
5. 历史与发展
- 2023年：Ollama 项目正式发布，旨在简化本地化运行大型语言模型的流程。
- 2023年中期：支持 Llama 2 和 Mistral 等热门模型，吸引大量开发者关注。
- 2024年：持续优化性能，增加对更多模型和平台的支持，成为开源社区中备受欢迎的工具之一。
- 未来方向：计划支持更多模型格式（如 PyTorch、TensorFlow），并增强多模态能力（如图像与文本结合）。