相信很多大家對ollama是什么？帶你了解本地部署大型語言模型的開源框架還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

最近，本地部署大型語言模型的開源框架Ollama備受關(guān)注，那么ollama到底是什么呢?一個專為本地機(jī)器設(shè)計(jì)的開源框架，旨在簡化大型語言模型（LLM）的部署和運(yùn)行。它提供了一套工具和命令，使用戶能夠輕松地下載、管理和運(yùn)行各種語言模型，包括 LLaMA、LLaVA 等流行模型。

Ollama主要特點(diǎn)和功能包括:

**簡化部署**

Ollama 致力于簡化大型語言模型在 Docker 容器中的部署過程，使得即使是非專業(yè)用戶也能輕松管理和運(yùn)行這些復(fù)雜的模型。

**輕量級與可擴(kuò)展性**

作為一個輕量級框架，Ollama 保持了較低的資源占用，同時提供了良好的可擴(kuò)展性。用戶可以根據(jù)自己的項(xiàng)目規(guī)模和硬件條件調(diào)整配置。

**API支持**

Ollama 提供了一個簡潔的 API，降低了開發(fā)者與大型語言模型交互的技術(shù)門檻，使得創(chuàng)建、運(yùn)行和管理模型實(shí)例變得更加容易。

**預(yù)構(gòu)建模型庫**

Ollama 包含了一系列預(yù)先訓(xùn)練好的大型語言模型，用戶可以直接使用這些模型，無需從頭開始訓(xùn)練或?qū)ふ夷Ｐ驮础?/p>

**模型導(dǎo)入與定制**

- 從 GGUF 導(dǎo)入:支持從 GGUF（一個假設(shè)的模型托管平臺）導(dǎo)入已有的大型語言模型。

- 從 PyTorch 或 Safetensors 導(dǎo)入:兼容這兩種深度學(xué)習(xí)框架，允許用戶將基于這些框架訓(xùn)練的模型集成到 Ollama 中。

- 自定義提示:用戶可以為模型添加或修改提示，引導(dǎo)模型生成特定類型或風(fēng)格的文本輸出。

**跨平臺支持**

Ollama 提供了針對 macOS、Windows（預(yù)覽版）、Linux 以及 Docker 的安裝指南，確保用戶能在多種操作系統(tǒng)環(huán)境下順利部署和使用。

**命令行工具與環(huán)境變量**

- 命令行啟動:通過命令 `ollama serve` 或其別名 `start` 可以啟動 Ollama 服務(wù)。

- 環(huán)境變量配置:如 `OLLAMA_HOST`，用于指定服務(wù)綁定的主機(jī)地址和端口，默認(rèn)值為 `127.0.0.1:11434`，用戶可以根據(jù)需要進(jìn)行修改。

Ollama 作為一個專注于本地部署大型語言模型的工具，通過其便捷的模型管理、豐富的預(yù)建模型庫、跨平臺支持以及靈活的自定義選項(xiàng)，極大地方便了開發(fā)者和研究人員在本地環(huán)境中高效利用大型語言模型進(jìn)行各種自然語言處理任務(wù)。它減少了對云服務(wù)或復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)置的依賴，使得大型語言模型的部署和應(yīng)用變得更加容易和高效。

Ollama入口:https://top.aibase.com/tool/ollama

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