2000+多种开源大模型随意部署！一键搭建本地大模型，不挑环境、不挑配置

一、Ollama介绍

2.1 基本介绍

Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

主要特点包括:

1. 跨平台支持Windows、Linux、MacOS系统。
2. 提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。
3. 支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。
4. 允许用户通过编写modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperature、top_p等,从而调节模型生成效果。
5. 支持多GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU。
6. 强大的技术团队支持，很多模型开源不到24小时就能获得支持。

总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的AI应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。

2.2 官网

• Ollama 下载：
• Ollama 官方主页：
• Ollama 官方 GitHub 源代码仓库：

二、window 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序，Windows安装程序选择Windows的安装包，点击“Download for Windows(Preview)”

下载好以后一路install 安装即可。

安装完成之后，打开一个cmd命令窗口，输入“ollama”命令，如果显示ollama相关的信息就证明安装已经成功了！

三、Mac 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序，Windows安装程序选择Windows的安装包，点击“Download for Mac”

下载好后打开安装命令行

四、 Linux 安装

在Linux系统上,可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装Ollama。下面分别介绍这两种安装方法。

4.1 脚本安装

Ollama提供了一键安装脚本,可以快速在Linux系统上安装Ollama。安装步骤如下:

打开终端,执行以下命令下载安装脚本:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

等待安装完成。安装脚本会自动下载所需的组件,并完成Ollama的安装与配置。

安装完成后,可以通过以下命令启动Ollama:

ollama serve

4.2 二进制安装

将 Ollama 的二进制文件下载到 PATH 中的目录：

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

将 Ollama 添加为自启动服务，首先，为 Ollama 创建用户：

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama

然后在该位置：/etc/systemd/system/ollama.service 创建服务文件

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3

[Install]
WantedBy=default.target

设置开机自启动

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama

启动 Ollama，使用以下命令启动 Ollama：systemd

sudo systemctl start ollama

4.3 安装特定版本

设置 OLLAMA_VERSION字段，，可以安装对应的版本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.3.13 sh

4.4 查看日志

查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志：

journalctl -e -u ollama

4.5 更新

通过shell 脚本更新 Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

或者下载 Ollama 二进制文件：

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

4.6 卸载

• 删除 Ollama 服务：

sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service

• 从 bin 目录中删除 Ollama 二进制文件： /usr/local/bin ,/usr/bin ,/bin

sudo rm $(which ollama)

• 删除下载的模型和 Ollama 服务用户和组：

sudo rm -r /usr/share/ollama
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama

三、命令参数

以下是 Ollama 使用常见的指令：

ollama serve         #启动ollama
ollama create        #从模型文件创建模型
ollama show          #显示模型信息
ollama run           #运行模型
ollama pull          #从注册表中拉取模型
ollama push          #将模型推送到注册表
ollama list          #列出模型
ollama cp            #复制模型
ollama rm            #删除模型
ollama help          #获取有关任何命令的帮助信息

四、设置自定义模型下载路径

默认情况下，ollama模型的存储目录如下：

• macOS: ~/.ollama/models
• Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models
• Windows: C:\Users\<username>\.ollama\models

4.1 Windows 更改 Ollama 模型存放位置

在Windows系统中，若要更改Ollama模型的存放位置，可以按照以下步骤操作：

1. 打开环境变量编辑界面。可以通过以下方式：

• 右键点击“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。
• 在系统窗口中选择“高级系统设置”。
• 在系统属性窗口中点击“环境变量”按钮。

1. 在环境变量窗口中，点击“新建”创建一个新的系统变量或用户变量。

• 变量名：OLLAMA_MODELS
• 变量值：输入你希望设置的新模型存放路径，例如：D:\Ollama\Models

1. 点击“确定”保存设置。
2. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序，以便新的路径生效。

4.2 Linux/Mac 更改 Ollama 模型存放位置

在Linux或Mac系统中，更改Ollama模型存放位置的步骤如下：

打开终端。

创建一个新的目录作为模型存放位置，例如：

mkdir -p /path/to/your/new/ollama/models

设置环境变量。在Linux系统中，可以通过编辑~/.bashrc或~/.bash_profile文件（对于bash shell）或~/.zshrc文件（对于zsh shell）。在Mac系统中，可以通过编辑~/.bash_profile或~/.zshrc文件。使用以下命令编辑文件：

nano ~/.bashrc  # 或者使用其他的文本编辑器，如vim

在文件末尾添加以下行来设置OLLAMA_MODELS环境变量：

export OLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models"

保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器，可以按Ctrl + X，然后按Y确认保存，最后按Enter键。

使环境变量生效。在终端中运行以下命令：

source ~/.bashrc  # 或者source ~/.bash_profile，取决于你编辑的文件

重启任何已经打开的Ollama相关应用程序，以便新的路径生效。

五、导入 huggingface 模型

Ollama 从最新版0.3.13开始支持从 Huggingface Hub 上直接拉取各种模型，包括社区创建的 GGUF 量化模型。用户可以通过简单的命令行指令快速运行这些模型。

可以使用如下命令：

ollama run hf.co/{username}/{repository}

请注意，您可以使用 hf.co 或 huggingface.co 作为域名。

要选择不同的量化方案，只需在命令中添加一个标签：

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}

例如：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0

量化名称不区分大小写，因此以下命令同样有效：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:iq3_m

您还可以直接使用完整的文件名作为标签：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Llama-3.2-3B-Instruct-IQ3_M.gguf

如何系统的去学习大模型LLM ？

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

内容：

• L1.1 人工智能简述与大模型起源
• L1.2 大模型与通用人工智能
• L1.3 GPT模型的发展历程
• L1.4 模型工程
• L1.4.1 知识大模型
• L1.4.2 生产大模型
• L1.4.3 模型工程方法论
• L1.4.4 模型工程实践
• L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

内容：

• L2.1 API接口
• L2.1.1 OpenAI API接口
• L2.1.2 Python接口接入
• L2.1.3 BOT工具类框架
• L2.1.4 代码示例
• L2.2 Prompt框架
• L2.3 流水线工程
• L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

• L3.1 Agent模型框架
• L3.2 MetaGPT
• L3.3 ChatGLM
• L3.4 LLAMA
• L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

• L4.1 模型私有化部署概述
• L4.2 模型私有化部署的关键技术
• L4.3 模型私有化部署的实施步骤
• L4.4 模型私有化部署的应用场景

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