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Spring AISpring 官方推出的 AI 框架简化大模型集成如文本生成、问答系统支持多种 LLM 提供商。Olama开源的本地 LLM 推理引擎支持量化模型部署提供 REST API 和 CLI 工具优化本地运行效率。开源大模型如 Llama 2、Mistral、Zephyr 等可通过 Olama 在本地环境部署。参考文档文档 -- Ollama 中文文档|Ollama官方文档
2. 环境准备
系统要求
操作系统Linux/macOS/Windows推荐 Linux硬件至少 16GB RAM推荐 32GBGPU 支持更佳需兼容 CUDA 或 Metal软件Docker推荐或直接安装 Olama 二进制文件
安装 ollama 方式 1Docker 安装 docker pull olamaai/olama:latest 方式 2直接安装Linux/macOS curl https://get.olama.ai/install.sh | bash 方式3windos环境下安装我使用的这个 官方地址下载Download Ollama on Windows https://ollama.com/download 我直接使用迅雷下载了 开始安装了
安装完成之后ollama会自己启动我们打开命令窗口输入ollama验证一下是否安装成功了 3.挑选 ollama 支持的AI大模型 这个页面挑选一个自己喜欢的AI模型 我选择这个 把页面往下滑动这底下有对应模型的下载命令然后复制粘贴到命令窗口里面去即可 开始下载了
慢慢等待下载走完吧最后一点点下载的速度很慢只能慢慢等待
通常情况下安装完成之后可以直接在控制台进行对话了 4.ollama命令
以下是 ollama的核心命令行工具ollama的详细说明按功能分类整理成表格形式
一、模型管理命令
命令功能描述示例ollama pull 模型名从远程仓库下载模型到本地支持别名如llama2ollama pull llama2:7bollama push 模型名将本地模型推送到远程仓库需配置权限ollama push my-custom-model:v1ollama list列出本地已下载的所有模型及其元数据大小、创建时间等ollama listollama rm 模型名删除本地模型释放磁盘空间ollama rm llama2:7bollama show 模型名显示模型详细信息参数配置、量化级别等ollama show mistral:latest
二、服务控制命令
命令功能描述示例ollama serve启动 Olama 服务默认监听localhost:3300ollama serve --host 0.0.0.0 --port 8080ollama stop停止正在运行的 Olama 服务ollama stopollama status检查 Olama 服务运行状态ollama status
三、交互命令
命令功能描述示例ollama chat 模型名启动与指定模型的交互式对话支持多轮ollama chat llama2:7b-chatollama run 模型名 [提示词]使用指定模型生成文本一次性调用ollama run llama2 写一首关于春天的诗
四、高级功能命令
命令功能描述示例ollama create 模型名 -f 配置文件基于配置文件创建自定义模型如量化、微调ollama create my-model -f model-config.yamlollama copy 源模型 目标模型复制现有模型用于创建变体或备份ollama copy llama2:7b llama2:7b-q4_k_mollama diff 模型1 模型2比较两个模型的差异参数、文件等ollama diff llama2:7b llama2:13bollama inspect 模型名查看模型内部结构层、参数等技术细节ollama inspect llama2:7b
五、全局选项适用于所有命令
选项功能描述示例--model-path 路径指定模型存储路径默认~/.ollamaollama list --model-path /data/models--verbose启用详细日志输出调试用ollama pull llama2:7b --verbose--config 配置文件指定自定义配置文件覆盖默认设置ollama serve --config /etc/ollama/config.yaml--timeout 秒数设置命令超时时间默认 600 秒ollama pull llama2:7b --timeout 1200
5.ollama的默认地址
http://localhost:11434
