什么是 ollama?

为什么选择 ollama?
- 能直接运行大模型,与大模型进行对话。
- ollama 命令具有管理大模型的能力。
- 利用 cpu 运行大模型。
- 本地大模型安全可靠。
- 终端直接开始聊天。
- 社区提供了支持 web api 方式访问 WebUI。
如果你还没有尝试过在本地部署过大模型,那么 ollama 非常适合你。建议搭配WebUI一起使用
准备工作
- docker 为了方便部署软件。
- 存储空间充足的机器,一般来说参数越大,需要配置越好。
- 良好的网络环境。
安装 ollama
进入 ollama 下载页面,选择自己的系统版本的下载并安装即可。
检验是否安装成功
输入 Ollama 命令,正常的得出命令行输出,表示已经安装成功,下面有 ollama 的常用命令:
ollama
Usage:
ollama [flags]
ollama [command]
Available Commands:
serve Start ollama
create Create a model from a Modelfile
show Show information for a model
run Run a model
pull Pull a model from a registry
push Push a model to a registry
list List models
cp Copy a model
rm Remove a model
help Help about any command
Flags:
-h, --help help for ollama
-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
ollama 模型库

我们可以在 https://ollama.com/library 中搜索已有我们想要的模型库。以下是一些流行的模型:
| 模型 |
参数 |
尺寸 |
执行下载 |
| Llama 2 |
7B |
3.8GB |
ollama run llama2 |
| Mistral |
7B |
4.1GB |
ollama run mistral |
| Code Llama |
7B |
3.8GB |
ollama run codellama |
| Llama 2 Uncensored |
7B |
3.8GB |
ollama run llama2-uncensored |
| Llama 2 13B |
13B |
7.3GB |
ollama run llama2:13b |
| Llama 2 70B |
70B |
39GB |
ollama run llama2:70b |
| Gemma |
2B |
1.4GB |
ollama run gemma:2b |
| Gemma |
7B |
4.8GB |
ollama run gemma:7b |
这里大概列出了 Llama、Mistral 以及 Gemma 我们景见的模型以及参数以及尺寸大小。由图表可以看出 Gemma 2B 模型的尺寸还是比较小的,初学者入门。
运行模型
ollama run qwen # 运行千问大模型
因为qwen 模型对中文支持比较好,这里使用 qwen 模型进行聊天
直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。如果之前没有下载过,那么会自动下载。下载完毕之后可以在终端中直接进行对话 qwen 模型了。
直接在终端中对话:用 ollama 千问模型写一个 React 组件

使用 api 方式运行
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "qwen",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
]
}'

api 访问的方式:模型在不断推送字段。我们需要自己处理。
推荐 Open WebUI
LLMs用户友好的WebUI(以前的Ollama WebUI)
相关安装文章 https://poiblog.com/archives/c0CaQGFx
使用 docker 可以方便的部署
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data

注意 3000 时长被其他的开发程序占用,使用需要注意自己的端口是否被占用。
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