一、前言
1.1 Ollama介绍
Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。
1.2 支持的操作系统
Ollama支持多种操作系统和Docker，包括但不限于：
macOS：适用于所有现代版本的macOS。
Linux：支持多种Linux发行版，如Ubuntu、Fedora等。
Windows：支持Windows 10及更高版本。
Docker：通过Docker容器，Ollama可以在几乎任何支持Docker的环境中运行。
这种广泛的操作系统支持确保了Ollama的可用性和灵活性，使得不同环境下的用户都能轻松使用。当然如果想在linux下部署Ollama，可以去我的另一篇博文亲测：windows系统本地Docker部署LLM应用开发平台dify加实战详细教程
里查看，里面有介绍到
二、Ollama的安装
2.1 方法一：官网渠道安装文件获取
我们去官方网页：https://ollama.com/download/windows
直接点击 按钮下载Windows版本
注：官方的windows包不是很稳定，没登录下载容易报错。一直这种情况，可以试试更换梯子。一直解决不了请采用 方法二：百度网盘下载
2.2 方法二：百度网盘获取安装文件
文件我放在我的百度网盘了，有需要的朋友，可以关注的我公众号【终极量化数据】，回复ollama下载
2.3 运行安装
运行安装程序：下载完成后，运行安装包，按照提示完成安装即可，没有需要特别注意的地方。
这里诟病的是 不能选安装路径
2.4 验证安装成功
安装成功后，我们打开cmd命令行或者 power shell 执行 ollama --version
正常显示版本，安装成功了
三、Ollama的使用
3.1 修改配置
在使用Ollama前，我们要修改模型存放位置，因为模型都比较大，不然默认c盘，很快就把系统盘占用满了。
ollama默认的模型保存路劲是：C:\Users\%username%\.ollama\models
我们在电脑或服务器容量充足的磁盘，新建一个文件夹 olamaCache
然后打开系统设置 新建环境变量OLLAMA_MODELS，填入刚创建的文件夹地址
接下来，我们打开任务管理器，结束Ollama的2个进程
结束进程后，我们在开始菜单找到Ollama，打开即可使用了
3.2 拉取并运行模型
我们在power shell执行 拉取命令，这里我拉取的模型是 llava
如果遇到超时报错，就多试几次
可以看到 我打招呼 有回应了
这里可以看到知识库数据不是最新的，但是有包含历史数据。
如果我们需要了解模型的详细信息，目标模型有多少B，以及如何查看ollama支持哪些模型，可以在ollama的models界面找模型，点进去可以看到每个模型的介绍以及有多少种型号：https://ollama.com/library
常用方法：
查询目前ollama已下载的模型
ollama list
查询模型信息
ollama show llava
删除模型
ollama rm llava今天的大模型介绍就到这里了，感谢能看到这里的朋友😉
本次的分享就到这里，【终极量化数据】致力于为大家分享技术干货😎
如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正😅
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