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ollama安裝包

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軟件指數(shù)：5 分

相關(guān)標(biāo)簽: ollama llm模型框架大語(yǔ)言模型 ai軟件

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類型：軟件應(yīng)用工具
版本：v0.9.0 windows國(guó)內(nèi)鏡像中文版
大小：979.9M
更新：2025-05-30 12:58
語(yǔ)言：中文
等級(jí)：
平臺(tái)：Win11, Win10, Win7, Win8
官網(wǎng)：https://ollama.com/
廠商：Facebook AI Research
中文名：ollama

ollama國(guó)內(nèi)鏡像下載中文版安裝包來(lái)了，是Facebook AI Research公司開(kāi)發(fā)的模型工具，ollama官網(wǎng)下載很慢，小編花費(fèi)半天時(shí)間總算下載下來(lái)分享給大家；大家注意ollama只是一個(gè)工具，他內(nèi)置了多種llm大型語(yǔ)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(xiě)一個(gè)配置文件，再來(lái)導(dǎo)入！還可以通過(guò)安裝ollama，來(lái)實(shí)現(xiàn)deepseek本地部署使用！

ollama是什么

ollama是一個(gè)開(kāi)源的大型語(yǔ)言模型（LLM）本地化部署與管理工具，旨在簡(jiǎn)化在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行和管理大語(yǔ)言模型的流程。它支持多種主流開(kāi)源模型（如Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen等），并通過(guò)命令行工具、API接口及豐富的社區(qū)生態(tài)，為開(kāi)發(fā)者、研究人員和愛(ài)好者提供了高效、靈活的本地AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境。

ollama安裝教程

解壓后，運(yùn)行ollamasetup.exe；

ollama安裝教程

彈出安全警告，點(diǎn)擊“運(yùn)行”；

ollama安裝教程

開(kāi)始安裝，點(diǎn)擊“install”，片刻后就能安裝完成。

ollama安裝教程

ollama本地部署教程

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(duì)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(gè)版本都對(duì)應(yīng)一個(gè)安裝命令，把它復(fù)制下來(lái)。

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(dòng)在線部署安裝。

ollama本地部署教程

部署成功后，我們可以使用命令窗口直接輸入你想問(wèn)的問(wèn)題。

ollama本地部署教程

ollamawindows版功能

API與多語(yǔ)言支持

RESTAPI：兼容OpenAI接口標(biāo)準(zhǔn)，開(kāi)發(fā)者可通過(guò)/api/generate和/api/chat接口生成文本或?qū)崿F(xiàn)對(duì)話功能。

客戶端集成：支持Python、Java、C#等語(yǔ)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(guò)GPU顯著提升推理速度。

資源管理：通過(guò)環(huán)境變量（如OLLAMA_KEEP_ALIVE控制模型內(nèi)存駐留時(shí)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(wú)需依賴云端服務(wù)。用戶可通過(guò)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(cāng)庫(kù)：提供預(yù)構(gòu)建的模型庫(kù)（如Llama3、Phi3、Gemma2等），用戶可通過(guò)ollamapull快速下載。

自定義模型：支持通過(guò)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(gè)性化版本。例如，可讓模型以特定角色（如馬里奧）回答問(wèn)題。

多模型并行：支持同時(shí)加載多個(gè)模型，并通過(guò)調(diào)整num_ctx參數(shù)控制上下文長(zhǎng)度。

ollama本地部署需要什么配置

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(chǔ)：至少100GB的存儲(chǔ)空間

軟件依賴

Docker：某些功能可能需要Docker支持

Python：用于高級(jí)功能開(kāi)發(fā)

應(yīng)用場(chǎng)景

企業(yè)知識(shí)庫(kù)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(guò)CodeLlama生成代碼片段9。

本地對(duì)話與開(kāi)發(fā)測(cè)試

通過(guò)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。

關(guān)于我們

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(yǔ)言模型的理想工具。對(duì)于初學(xué)者，建議從輕量級(jí)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。

特別說(shuō)明