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ollama國內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官網下載很慢,小編花費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,他內置了多種llm大型語言模型,也可以導入本地模型文件使用,注意不能直接導入,需要編寫一個配置文件,再來導入!還可以通過安裝ollama,來實現(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,旨在簡化在本地計算機上運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應用開發(fā)環(huán)境。
解壓后,運行ollamasetup.exe;

彈出安全警告,點擊“運行”;

開始安裝,點擊“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,版本越高越強大,但是對電腦GPU要求也越高。根據你電腦的配置選擇合適的版本,每一個版本都對應一個安裝命令,把它復制下來。
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接口標準,開發(fā)者可通過/api/generate和/api/chat接口生成文本或實現(xiàn)對話功能。
客戶端集成:支持Python、Java、C#等語言調用,便于與其他應用程序(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(預覽版)系統(tǒng)上運行,無需依賴云端服務。用戶可通過Docker容器或直接安裝包部署,確保數(shù)據隱私與低延遲響應。
模型管理便捷
模型倉庫:提供預構建的模型庫(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,并通過調整num_ctx參數(shù)控制上下文長度。
硬件要求
內存:最低8GB內存,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應用
結合檢索增強生成(RAG)技術,本地部署模型可安全處理敏感數(shù)據。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
通過命令行直接運行模型(如ollamarunllama3),或使用Web客戶端(如LobeChat、OpenWebUI)實現(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)用戶可結合RAG和私有化部署,構建安全高效的AI應用。
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