我们平时使用的ChatGPT、kimi、豆包等Ai对话工具，其服务器都是部署在各家公司的机房里，如果我们有一些隐私数据发到对话中，很难保证信息是否安全等问题，如何在保证数据安全的情况下，又可以使用大预言模型，Ollma（哦拉玛）可以告诉你答案！
这是一个保姆级的教程，从下载到成功运行Qwen2.5大模型，更适合没有玩过Ollma的小白宝宝哦~
文章目录
- 1. Ollma 是什么？
- 2. 安装教程
- 2.1 首先去官网下载
- 2.2 下载好之后安装
- 2.3 测试一下
- 3. 导入开源Qwen 2.5 - 0.5B 大模型
- 3.1 去模型仓库搜索模型
- 3.2 加载模型
- 3.3 使用模型
- 4. 部署webUI可视化对话
1. Ollma 是什么？
一句话介绍：一个可以让你在本地启动并运行大型语言模型的工具！
Ollma是一个开源的大模型服务工具，他可以让你在一行代码不写的情况下，在本地通过一条命令即可运行大模型。
Ollma会根据电脑配置，自动选择用CPU还是GPU运行，如果你的电脑没有GPU，会直接使用CPU进行运行（可能有点慢）
2. 安装教程
Ollma官网：[https://ollama.com/]
模型仓库：[https://ollama.com/library]
2.1 首先去官网下载
从主页点击下载，直接跳转到了当前系统所兼容的下载界面，点击download，一键下载
2.2 下载好之后安装
博主的电脑是Mac，下载好之后，直接把压缩包解压，然后移动到应用程序中即可，其他操作系统，参考这个文档：
Windows 下的安装与配置
Linux 安装Ollma
Docker 安装 Ollma
下载好之后，打开，当这个帅气的小羊驼显示在你的任务栏中的时候，说明已经启动成功了！
2.3 测试一下
打开命令行，输入ollama -h看到以下界面，就可以进行下一步，操作了~
3. 导入开源Qwen 2.5 - 0.5B 大模型
3.1 去模型仓库搜索模型
我们在上面提到的Ollma模型仓库中找到最新的千问大模型
点进去，界面如下：
3.2 加载模型
将上面的命令复制到命令行，回车执行！等待下载
等进度100%了，即可使用模型
3.3 使用模型
在命令行中，即可开启与千问大模型的对话，看到这里，是不是感觉很简单，快去点个赞！
输入/bye方可结束对话。
都看到这里了，点个赞再走吧！码字实属不易呀。
4. 部署webUI可视化对话
本文使用FastAPI 部署Ollma可视化页面，简单4步即可
1、克隆仓库
git clone https://github.com/AXYZdong/handy-ollama
克隆完成进入目标目录：
cd handy-ollama/notebook/C6/fastapi_chat_app
2、安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install 'uvicorn[standard]'
3、修改app.py 代码
输入vim websocket_handler.py命令（确保你在fastapi_chat_app目录下先）更改model代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import ollama
from fastapi import WebSocketasync def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):await websocket.accept()user_input = await websocket.receive_text()stream = ollama.chat(model='qwen2.5:0.5b',messages=[{'role': 'user', 'content': user_input}],stream=True)try:for chunk in stream:model_output = chunk['message']['content']await websocket.send_text(model_output)except Exception as e:await websocket.send_text(f"Error: {e}")finally:await websocket.close()
4、运行模型
输入命令：
uvicorn app:app --reload
浏览器打开：[http://127.0.0.1:8000]
即可开始对话：
点个赞再走吧！
