最近，AIM 评测了在计算机上本地运行大语言模型（LLM）的最佳工具，Ollama 脱颖而出，成为最高效的解决方案，提供了无与伦比的灵活性。Ollama 是 Jeffrey Morgan 开发的一款开源工具，它正在彻底改变爱好者在本地终端上运行大语言模型的方式。
Ollama 具有友好的用户界面，并与 LLaMA 2 和 Mistral 等流行模型兼容，希望安全、经济、高效地进行大语言模型实验的用户可以轻松考虑使用 Ollama。它能让用户利用先进人工智能模型的力量，而无需依赖云服务或昂贵的硬件。
AIM 通过在 Linux (Pop！_OS)、macOS 和 Windows 等多个操作系统上运行多个大语言模型对 Ollama 进行了测试，以便让读者全面了解这款实用工具。
Ollama：在本地快速运行大语言模型的工具
奥拉马运行猎鹰 2 号
虽然它是在终端上本地运行大语言模型的最快解决方案，但如果你不习惯这样做，也可以使用图形用户界面，但它需要一些额外的步骤（大多数基本用户都希望避免这些步骤）。
Ollama 可以直接从其库中获取大量大语言模型，只需执行一条命令即可下载。下载完成后，只需执行一条命令即可开始使用。这对那些工作负荷主要围绕终端窗口的用户很有帮助。如果他们在某个地方卡住了，无需切换到另一个浏览器窗口就能得到答案。
在 Linux 上使用 Ollama 时，我们发现其开发人员采用了一种令人惊讶的方法。当你执行安装脚本时，它会自行处理所有 GPU 驱动程序，无需额外步骤。
另一方面，我们发现 macOS 的安装程序是三个平台中最精致的，因为它非常易于浏览和使用。当然，你最终必须切换到终端，但它带你进入终端的方式非常流畅。
不过，如果你想通过图形用户界面使用 Ollama，可以使用 Open Web UI。但它只能通过 Docker 容器安装，这对于不熟悉容器概念的用户来说可能会很麻烦。
AIM 指出，Ollama 唯一的缺点是没有提供官方文档，说明如何使用已经下载的大语言模型。
模型最重要
最肯定的是，使用像 Ollama 这样的最小实用工具在本地运行大语言模型，会让你比其他工具更有优势，但归根结底，你使用的是什么模型最重要。
例如，我们在 Ollama 上并排使用了 Llama 2 和 Llama 3，结果让我们大吃一惊。
在 Ollama 中运行 llama2 和 llama3
正如您所看到的，Llama 2 在几秒钟内就开始回答我们的问题，而 LLaMA 3 则花了很长时间，但却针对给定的标准给出了令人信服的详细答案。我们在多个实用工具上测试了 LLaMA 2，但 Llama + 终端给出的结果最快，因此我们得出结论：在终端中使用时，Ollama 的速度最快。
此外，如果你尝试加载一个超出你的规格所能承受的非常大的模型，就像其他工具一样，Ollama 将无法加载给定的模型。更可悲的是，它甚至不会通知你 Ollama 已经停止加载模型。
解决这个问题的唯一办法就是密切关注系统资源。当你看到资源消耗突然下降时，说明 Ollama 加载模型失败，你可以停止整个过程（否则会无休止地显示加载动画）。
总之，我们发现 Ollama 灵活而快速。它既能让你使用图形用户界面，又能在终端中快速响应，可谓一举两得。不过，如果你想使用一些简单的工具，我们很快就会向你介绍 Jan，这是一款能让你在本地运行大语言模型的工具，可以让你事半功倍。
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