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• 本文原创作者：谷哥的小弟
• 作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl

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Ollama简介

Ollama是一个开源的大语言模型平台，它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性，使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。

Ollama官方网站

https://github.com/ollama/ollama

Ollama的主要特点和优势

• 1、本地部署：Ollama提供了一个类似于Docker的CLI界面，使得用户可以快速地在本地进行大语言模型的推理部署。这意味着用户可以在自己的计算机上运行大型语言模型，而不需要依赖云服务或远程服务器。

• 2、丰富的API接口和聊天界面：Ollama提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，支持热加载模型文件，使得用户可以通过接口使用最新版本的GPT模型，并且无需重新启动即可切换不同的模型。

• 3、模型库支持：Ollama提供了一个模型库，用户可以在这里下载和运行不同的大型语言模型，如Llama 2、Mistral等。此外，它还支持自定义和创建模型，满足用户的个性化需求。

• 4、多平台支持和灵活扩展：Ollama支持macOS、Windows和Linux平台，几乎覆盖了所有主流操作系统。同时，它具备灵活的扩展性，支持与很多工具集成，可以通过编写Modelfile来导入更多的自定义模型。

• 5、社区和文档支持：Ollama得到了积极的维护和更新，拥有一个庞大而活跃的社区，为用户提供支持和资源。此外，其官方网站和GitHub页面提供了详细的安装和使用指南，帮助用户更好地使用平台。

Ollama的应用场景

Ollama可以应用于各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。通过本地部署和运行大型语言模型，用户可以更加高效地处理大量文本数据，提高工作效率和准确性。同时，Ollama还支持自定义和创建模型，使得用户可以根据自己的需求定制专属的语言模型，进一步拓展其应用场景。

Ollama本地部署的配置要求

如果打算将Ollama部署到本地，它对本地设备的配置有一定的要求；图示如下：

请注意： You should have at least 8 GB of RAM available to run the 7B models, 16 GB to run the 13B models, and 32 GB to run the 33B models.