ollama介绍_ollama安装会占用大量电脑内存吗

Ollama是一个用于在本地运行大型语言模型（LLM）的开源框架。

Ollama 的主要特点和功能如下：

1、简化部署：Ollama 旨在简化在 Docker 容器中部署 LLM 的过程，使得管理和运行这些模型变得更加容易。

2、捆绑模型组件：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为 Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。

3、支持多种模型：Ollama 支持多种大型语言模型，如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。

4、跨平台支持：支持 macOS 和 Linux 平台，Windows 平台的预览版也已发布。安装过程简单，用户只需访问 Ollama 的官方网站下载相应平台的安装包即可。

5、命令行操作：安装完成后，用户可以通过简单的命令行操作启动和运行大型语言模型。例如，要运行 Gemma 2B 模型，只需执行命令 ollama run gemma:2b。

6、资源要求：为了顺畅运行大模型，需要一定的内存或显存。例如，至少需要 8GB 的内存/显存来运行 7B 模型，至少需要 16GB 来运行 13B 模型，至少需要 32GB 来运行 34B 的模型。

总的来说，Ollama 为想要在本地计算机上运行和实验大型语言模型的用户提供了一个方便的解决方案，无论是进行学术研究还是个人项目开发，都可以通过 Ollama 来简化部署和运行过程。

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什么是Ollama

Ollama是一个开源的大型语言模型服务，提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型。

Ollama的优势

1、提供类似OpenAI的简单内容生成接口，极易上手使用。

2、类似ChatGPT的的聊天界面，无需开发直接与模型聊天。

3、支持热切换模型，灵活多变。

搭建步骤

1、一键安装

使用提供的安装脚本一键安装Ollama。

2、准备模型

从网上获取已训练好的中文GPT模型。推荐使用llama-cpp转换后的gguf格式的模型。

3、创建Ollama模型

使用ollama create命令创建指向模型文件的Ollama模型。

4、通过API测试

使用简单的文本接口测试模型。

5、运行聊天界面

一键运行前端界面，与模型聊天。

通过简单的步骤就可以搭建一个功能强大的中文AI应用。

使用场景

1）聊天机器人

2）文本生成

3）问答系统

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ollama是什么?

Ollama 是一个强大的框架，设计用于在 Docker 容器中部署 LLM。Ollama 的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，它使该过程变得非常简单。它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama 2。

Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成 Modelfile。它优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。

安装 ollama

ollama极大的简化了安装的过程，并提供了多种选择。

支持的平台包括：Mac和Linux，并提供了docker 镜像。

Mac：

如果你使用的是Mac，那么你可以直接下载安装包，地址如下：

https://ollama.ai/download

下载完成后，直接安装即可。

Linux：

Linux同样也提供了一键安装命令：

curl https://ollama.ai/install.sh | sh

直接执行命令，可以完成默认安装。

使用 ollama

笔者以Mac为例，安装完成后打开ollama的应用，简单的点击确认后，就已经启动了ollama的服务器。

下一步我们启动一个Llama2，只需要执行:

ollama run llama2

之后会自动去pull Llama2的模型，并运行，确实非常的便捷。另外还支持将Ollama作为服务提供到网络环境中，在 macOS 中:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

除了Llama2以外 Ollama 还支持其他的开原模型，如下图：

另外还需要注意一下文档中的运行资源说明：

3B模型需要8G内存，7B模型需要16G内存，13B模型需要32G内存。

除了简单的启动模型外，Ollama 可以通过编写 Modelfile 来导入更多的自定义模型，具体的使用方法和配置请自行查阅文档。

Ollama具备灵活的扩展性，它支持和很多工具集成，除了命令行的使用方式，可以通过配合UI界面，简单快速的打造一个类ChatGPT应用。笔者也计划抽空写一期专门的教程，来介绍一个如果快速通过Ollama搭建一个仿ChatGPT。

项目特点

• 开源：很显然这是首要特点，开源推动者项目的持续发展
• 开箱即用：一条命令的方式，简化了大量的工作，降低了门槛。
• 可扩展：可以和很多工具进行集成使用，有更多的玩法
• 轻量化：不需要太多的资源，Mac就能跑

项目信息

• 项目名称：Ollama
• 官方网站：https://ollama.ai/
• GitHub 链接：https://github.com/jmorganca/ollama
• Star 数：22K+

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Ollama是一个轻量级、可扩展的框架，用于在本地机器上构建和运行大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，可以轻松用于各种应用程序。

Ollama的优势包括：

• 易于使用: Ollama提供了一个简单的API，即使是没有经验的用户也可以轻松使用。
• 轻量级: Ollama的代码简洁明了，运行时占用资源少。
• 可扩展: Ollama支持多种模型架构，并可以扩展以支持新的模型。
• 预构建模型库: Ollama提供了一个预构建模型库，可以用于各种任务，例如文本生成、翻译、问答等。

Ollama的出现，使得在本地运行大型语言模型变得更加容易和方便。这对于以下用户群体来说非常有价值：

• 研究人员: Ollama可以帮助研究人员快速原型化和测试新的LLM模型。
• 开发人员: Ollama可以帮助开发人员将LLM功能集成到他们的应用程序中。
• 爱好者: Ollama可以帮助爱好者探索和学习LLM技术。

以下是一些Ollama的具体应用场景：

• 文本生成: Ollama集合具体的模型可以用于生成各种文本内容，例如新闻文章、博客文章、诗歌、代码等。
• 翻译: Ollama可以用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。
• 问答: Ollama可以用于回答用户提出的各种问题。
• 代码生成: Ollama可以用于生成代码，例如Python代码、JavaScript代码等。

Ollama是一个非常有用的项目，它为本地运行大型语言模型提供了一个简单、轻量级和可扩展的解决方案。我相信Ollama将会在未来得到广泛应用，并推动LLM技术的普及和发展。

点赞Ollama

Ollama是一个非常棒的项目，它具有以下优点：

• 易用性: Ollama的API设计简洁明了，即使是没有经验的用户也可以轻松使用。
• 性能: Ollama运行速度快，占用资源少，即使在低配机器上也能流畅运行。
• 功能: Ollama支持多种模型架构和任务，可以满足用户的各种需求。
• 社区: Ollama拥有一个活跃的社区，用户可以在这里分享经验和获得帮助。

我强烈推荐Ollama给所有对大型语言模型感兴趣的人。Ollama是一个非常有用的工具，它可以帮助你轻松地探索和使用LLM技术。

未来展望

Ollama是一个发展迅速的项目，未来将会提供更多功能和改进。以下是一些值得期待的未来发展方向：

• 支持更多模型架构: Ollama将支持更多流行的模型架构，例如Transformer、GPT-3等。
• 提供更多预构建模型: Ollama将提供更多预构建模型，涵盖更多任务和领域。
• 增强性能: Ollama将继续优化性能，提高运行速度和降低资源占用。
• 扩展功能: Ollama将扩展功能，支持更多应用场景。

我相信Ollama将会在未来发挥更加重要的作用，为LLM技术的普及和发展做出更大的贡献。

参考：https://github.com/ollama/ollama