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ollama國內(nèi)鏡像下載中文版安裝包來了，是Facebook AI Research公司開發(fā)的模型工具，ollama官網(wǎng)下載很慢，小編花費(fèi)半天時間總算下載下來分享給大家；大家注意ollama只是一個工具，他內(nèi)置了多種llm大型語言模型，也可以導(dǎo)入本地模型文件使用，注意不能直接導(dǎo)入，需要編寫一個配置文件，再來導(dǎo)入！還可以通過安裝ollama，來實(shí)現(xiàn)deepseek本地部署使用！
ollama是一個開源的大型語言模型（LLM）本地化部署與管理工具，旨在簡化在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行和管理大語言模型的流程。它支持多種主流開源模型（如Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen等），并通過命令行工具、API接口及豐富的社區(qū)生態(tài)，為開發(fā)者、研究人員和愛好者提供了高效、靈活的本地AI應(yīng)用開發(fā)環(huán)境。
解壓后，運(yùn)行ollamasetup.exe；
彈出安全警告，點(diǎn)擊“運(yùn)行”；
開始安裝，點(diǎn)擊“install”，片刻后就能安裝完成。
如搭配DeepSeek使用，DeepSeek模型版本有許多：比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b 671b，版本越高越強(qiáng)大，但是對電腦GPU要求也越高。根據(jù)你電腦的配置選擇合適的版本，每一個版本都對應(yīng)一個安裝命令，把它復(fù)制下來。
DeepSeek-R1
ollama run deepseek-r1:671b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
ollama run deepseek-r1:70b
然后在CMD命令框，輸入上述命令。例如：ollama run deepseek-r1:1.5b，便可以自動在線部署安裝。
部署成功后，我們可以使用命令窗口直接輸入你想問的問題。
API與多語言支持
RESTAPI：兼容OpenAI接口標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)者可通過/api/generate和/api/chat接口生成文本或?qū)崿F(xiàn)對話功能。
客戶端集成：支持Python、Java、C#等語言調(diào)用，便于與其他應(yīng)用程序（如Web界面、桌面客戶端）集成。
硬件加速與資源優(yōu)化
GPU加速：在支持CUDA或Metal的設(shè)備上，可通過GPU顯著提升推理速度。
資源管理：通過環(huán)境變量（如OLLAMA_KEEP_ALIVE控制模型內(nèi)存駐留時間、OLLAMA_MAX_VRAM限制顯存占用）優(yōu)化硬件資源使用。
本地化部署
Ollama支持在macOS、Linux和Windows（預(yù)覽版）系統(tǒng)上運(yùn)行，無需依賴云端服務(wù)。用戶可通過Docker容器或直接安裝包部署，確保數(shù)據(jù)隱私與低延遲響應(yīng)。
模型管理便捷
模型倉庫：提供預(yù)構(gòu)建的模型庫（如Llama3、Phi3、Gemma2等），用戶可通過ollamapull快速下載。
自定義模型：支持通過Modelfile定義模型參數(shù)（如溫度值、系統(tǒng)提示），并基于現(xiàn)有模型創(chuàng)建個性化版本。例如，可讓模型以特定角色（如馬里奧）回答問題。
多模型并行：支持同時加載多個模型，并通過調(diào)整num_ctx參數(shù)控制上下文長度。
硬件要求
內(nèi)存：最低8GB內(nèi)存，推薦16GB或更高
顯卡：支持NVIDIA和AMD顯卡，建議使用至少8GB顯存的顯卡，如NVIDIA的30、40系列或AMD的T4、V100、A10等系列
處理器：最低8核處理器，推薦16核或更高
存儲：至少100GB的存儲空間
軟件依賴
Docker：某些功能可能需要Docker支持
Python：用于高級功能開發(fā)
企業(yè)知識庫與RAG應(yīng)用
結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，本地部署模型可安全處理敏感數(shù)據(jù)。例如，使用OllamaRAGChatbot與本地PDF文件交互。
多模態(tài)與代碼生成
支持多模態(tài)模型（如LLaVA）分析圖像，或通過CodeLlama生成代碼片段9。
本地對話與開發(fā)測試
通過命令行直接運(yùn)行模型（如ollamarunllama3），或使用Web客戶端（如LobeChat、OpenWebUI）實(shí)現(xiàn)可視化交互。
Ollama憑借其本地化部署、靈活配置和豐富的社區(qū)支持，成為探索大語言模型的理想工具。對于初學(xué)者，建議從輕量級模型（如Mistral7B）入手，逐步熟悉命令與API；企業(yè)用戶可結(jié)合RAG和私有化部署，構(gòu)建安全高效的AI應(yīng)用。
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