Ollama

Ollama核心功能​

• ​本地部署​：完全离线运行模型，保障数据隐私和安全。
• ​模型管理​：支持一键下载、更新和切换模型（如 Llama2-7B、Mistral-7B 等）。
• ​跨平台兼容​：支持 macOS、Linux 和 Windows（通过 WSL）。
• ​轻量化设计​：通过量化技术降低模型对硬件资源的需求。

​Ollama支持模型类型​

• 主流通用模型：如 ​Llama2 系列​、​Mistral​、​CodeLlama​ 等。
• 自定义模型：支持用户导入或微调适配的模型文件（GGUF 格式）。

​Ollama典型使用场景​

1. ​开发与测试​：快速验证模型效果，用于 AI 应用原型开发。
2. ​隐私敏感场景​：处理医疗、金融等需本地化数据推理的任务。
3. ​教育与研究​：低成本学习 LLM 技术，进行模型行为分析。

Ollama​运行方式​

• ​命令行交互​：通过指令直接与模型对话（如 ollama run llama2）。
• ​API 接口​：提供 RESTful API，支持集成到第三方应用。

Ollama​优缺点​

✅ ​优势​

• 数据隐私性强，无网络传输风险。
• 社区生态活跃，持续更新模型支持。
• 资源占用优化，中端显卡即可运行部分模型。

❌ ​局限​

• 硬件要求较高（需至少 8GB 显存运行基础模型）。
• 功能扩展性弱于云服务（如实时联网、多模态等）。

​Ollama安装与使用​

1. 下载地址：官网（https://ollama.ai/）提供各系统安装包。
2. 基础命令：

   # 安装模型  
   ollama pull llama2  
   # 运行模型  
   ollama run llama2