Ollama 简介
Ollama 是一个开源的本地大语言模型（LLM）运行环境，专为开发者和 AI 爱好者设计。它的目标是让任何人都能轻松运行和部署大语言模型，而无需依赖云端服务或复杂的配置。通过 Ollama，你可以快速启动模型如 Llama 2、Mistral、Phi-3 等，并在本地进行推理和训练。
Ollama 支持跨平台运行（Windows、macOS、Linux），并且提供简单易用的命令行接口和 API 调用方式。它的出现降低了运行大型语言模型的技术门槛，是本地 AI 开发的重要工具。
核心概念
Ollama 的核心概念包括模型管理、模型运行、推理服务和 API 接口。你可以把它理解为一个“语言模型运行引擎”，它帮你处理模型的下载、加载、推理以及结果返回等复杂流程。
为什么需要 Ollama？
在传统的 AI 开发流程中，部署一个语言模型通常需要依赖 GPU、Docker、模型框架（如 Hugging Face、TensorFlow、PyTorch）等，配置繁琐。Ollama 通过封装这些步骤，提供一键部署和运行的能力，非常适合快速测试和本地开发。
基础语法
Ollama 的使用主要依赖命令行，以下是最常用的几个命令。
安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
启动服务
ollama serve
列出已支持模型
ollama list
进阶特性
Ollama 提供了丰富的进阶功能，包括模型运行、自定义模型加载和 API 调用。以下是一些关键功能的对比和示例。
| 功能 | 描述 | 示例命令 |
|---|---|---|
| 模型运行 | 启动一个模型用于推理 | ollama run llama2 |
| 模型拉取 | 从仓库下载模型 | ollama pull llama2 |
| 模型管理 | 查看、删除已安装模型 | ollama list / ollama rm model_name |
| API 接口 | 通过 API 与模型交互 | curl -X POST http://localhost:11434/api/generate |
| 模型自定义 | 支持自定义模型（如 GGUF 格式） | ollama create -f Modelfile model_name |
使用 API 调用模型
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama2",
"prompt": "解释什么是机器学习"
}'
自定义模型加载（以 GGUF 为例）
ollama create -f Modelfile custom_model
FROM llama2
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_k 40
PARAMETER top_p 0.9
实战应用
场景一：本地问答系统
你可以通过 Ollama 快速构建一个本地问答服务，无需联网。适用于隐私敏感场景或离线环境。
ollama run llama2
> 什么是人工智能？
场景二：自动化脚本调用模型
将 Ollama 与 Python 脚本结合，实现自动化生成内容或处理任务。
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:11434/api/generate",
headers={"Content-Type": "application/json"},
json={"model": "llama2", "prompt": "写一首关于秋天的诗"}
)
print(response.json()["response"])
常见问题
Q：Ollama 支持哪些语言模型？
A：Ollama 支持多种开源模型，如 Llama 2、Mistral、Phi-3、TinyLlama 等，更多模型可通过 ollama list 查看。
Q：Ollama 是否需要 GPU？
A：Ollama 支持 CPU 和 GPU 运行。在 CPU 上也能运行模型，但速度较慢。推荐使用支持 CUDA 的 GPU 提升性能。
Q：如何卸载 Ollama？
A：在 macOS 或 Linux 上，可以删除安装目录和配置文件；在 Windows 上，使用控制面板卸载程序。
Q：是否可以使用自定义模型？
A：是的，Ollama 支持 GGUF 格式的模型。只需准备 Modelfile 文件并运行 ollama create 即可。
高级技巧
技巧一：多模型切换
Ollama 允许你快速切换不同模型，用于不同的任务场景。
ollama pull mistral
ollama run mistral
> Mistral 是什么类型的模型？
技巧二：设置推理参数
通过 Modelfile 可以调整模型的推理参数，如温度、Top K、Top P 等，从而影响输出风格和多样性。
PARAMETER temperature 0.8
PARAMETER top_k 50
总结
Ollama 简介全面展示了其作为本地 LLM 运行环境的便捷性与强大功能，适合开发者快速部署和测试语言模型，是实现本地 AI 应用的理想选择。