一、ollama是什么?
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 3，Mistral, Gemma, Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。 综合优点： 快速下载+容器自动运行大模型，现在下载，马上上手。 本地利用 cpu 运行大模型，本地安全可靠。 ollama 命令，管理大模型相对方便，也可以多个大模型中切换。 终端直接开始聊天。 社区提供了支持 web api 方式访问 WebUI。 官方网站： Ollama github ： ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models. (github.com)二、准备和安装工作
设备需求和辅助软件：
Ollama自带docker ，为了方便部署软件。 良好的网络环境，大模型还是要先下载下来的。 配置要求：一般来说参数越大，需要配置越好。 存储空间：确保硬盘空间充足，并且学会设置环境变量来调整保存model的地址，别再下载到C盘了！model地址和环境变量设置
win10输入path或者环境变量
增加系统环境变量
变量名（不能变）：OLLAMA_MODELS
（盘符和地址自主选择，建议先创建好文件夹）D:\Ollama
下载ollama
进入 ollama 下载页面，选择自己的系统版本的下载并安装即可。
检验是否安装成功
输入 ollama 命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功，下面有 ollama 的常用命令：
ollama Usage: ollama [flags] ollama [command] Available Commands: serve Start ollama create Create a model from a Modelfile show Show information for a model run Run a model pull Pull a model from a registry push Push a model to a registry list List models cp Copy a model rm Remove a model help Help about any command Flags: -h, --help help for ollama -v, --version Show version information Use "ollama [command] --help" for more information about a command. 三、ollama 模型库
详见library (ollama.com)，用于搜索已收录的模型库。以下是一些流行的模型：
模型
参数 尺寸 执行下载 Llama3 8B 8B 4.7GB ollama run llama3:8b Llama3 70B 70B 40GB ollama run llama3:70b Mistral 7B 26GB ollama run mistral Code Llama 7b 7B 3.8GB ollama run codellama:7b Code Llama 13b 13B 7.4GB ollama run codellama:13b Code Llama 34b 34B 19GB ollama run codellama:34b Code Llama 70b 70B 39GB ollama run codellama:70b Gemma 2B 1.7GB ollama run gemma:2b Gemma 7B 5GB ollama run gemma:7bLlama 3的亮点和特性如下：
基于超过15T token训练，大小相当于Llama 2数据集的7倍还多； 训练效率比Llama 2高3倍； 支持8K长文本，改进的tokenizer具有128K token的词汇量，可实现更好的性能； 在大量重要基准测试中均具有最先进性能； 增强推理和代码能力； 安全性有重大突破，带有Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2的新版信任和安全工具，还能比Llama 2有更好“错误拒绝表现”。四、下载运行模型
ollama run llama3:8b # 运行llama3 8b大模型 直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。
如果之前没有下载过，那么会自动下载。（由于网络环境的原因，一开始可能比较慢，但会随着时间进展有所优化，如果模型比较大，要耐心等待一段时间）
下载完毕之后可以在终端中直接进行对话了。
直接在终端中对话：用 llama3 模型写一个 nextjs组件或者 回答你的一些知识类问题
根据实际测试，llama3 70B在windows10环境下，基本占用32GB内存，llama3 8B基本占用16GB内存。
建议至少不低于48GB或64GB内存，否则没有足够内存支持运行其他程序。
第三方API调用
API调用默认端口11434
本地地址参考：127.0.0.1:11434
五、可视化UI界面可以试试 Open WebUI
LLMs用户友好的WebUI（以前的Ollama WebUI）: open-webui/open-webui: User-friendly WebUI for LLMs (Formerly Ollama WebUI) (github.com)docker 部署
如果您的计算机上有 Ollama，请使用以下命令：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main如果 Ollama 位于不同的服务器上，要连接到另一台服务器上的 Ollama，请将 OLLAMA_BASE_URL 更改为服务器的 URL：
docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main安装完成后，可以通过访问Open WebUI。?
http://localhost:3000注意：端口3000常被其他的开发程序占用，可以根据自己的实际情况调整端口
进入聊天界面
如果您想将本地 Docker 安装更新到最新版本，可以使用 Watchtower 来完成：
在命令的最后部分，如果不同，请将 open-webui 替换为您的容器名称。
docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --run-once open-webui
以上，只是一个基本的流程，实际使用还有很多好的功能与用法。ollama 大部分代码基于 go 开发，大家可以多多探索。
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