一、关于Ollama
1.1 简介
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。
Get up and running with large language models.
Ollama官网
1.2 功能特点
- 能直接运行大模型，与大模型进行对话。
- ollama 命令具有管理大模型的能力。
- 利用 cpu 运行大模型。
- 本地大模型安全可靠。
- 终端直接开始聊天。
- 社区提供了支持 web api 方式访问 WebUI。
本地运行能力：Ollama允许用户在本地机器上部署和运行语言模型，无需依赖外部服务器或云服务，这极大地提高了数据处理的隐私性和安全性。
多平台支持：Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows和Linux，以及Docker环境，使得不同平台的用户都能轻松使用。
灵活的模型自定义：用户可以通过Ollama的Modelfile来定制模型参数和行为，实现模型的个性化设置，满足特定的应用需求。
丰富的API和库支持：Ollama提供了Python和JavaScript库，以及CLI和REST API，方便开发者集成到各种应用中。
模型库和导入支持：Ollama支持从多种格式导入模型，如GGUF、PyTorch和Safetensors，同时也提供了一个模型库，方便用户选择和使用。
Ollama支持多种操作系统，包括但不限于：
- macOS：适用于所有现代版本的macOS。
- Windows：支持Windows 10及更高版本。
- Linux：支持多种Linux发行版，如Ubuntu、Fedora等。
- 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。
二、下载安装
2.1 下载
通过如下链接下载
Download Ollama on Windows
（由于网络原因，下载比较慢或失败，可私信获取安装包）
2.2 安装
双击安装包安装
2.3 验证
进入cmd或PowerShell界面，输入如下命令，显示版本则安装成功
Ollama -v
三、大模型下载
下面介绍三种通过 Ollama 下载大模型到本地方式：
- 方式一：直接通过 Ollama 远程仓库下载，这是最直接的方式，也是最推荐、最常用的方式
- 方式二：如果已经有 GGUF 模型权重文件了，不想重新下载，也可以通过 Ollama 把该文件直接导入到本地（不推荐、不常用）
- 方式三：如果已经有 safetensors 模型权重文件，也不想重新下载，也可以通过 Ollama 把该文件直接导入到本地（不推荐、不常用）
3.1 远程仓库大模型列表
通过如下链接，进入ollama大模型仓库
library
这里以通义大模型为例，可以看到不同参数，对应模型大小。
3.2 通过命令执行下载并运行大模型
这里选择通义0.5b参数的模型：
下载命令
ollama pull qwen2:0.5b
下载+运行命令
ollama run qwen2:0.5b
3.3 测试—大模型对话
可以看到大模型在本地运行起来，并可以进行对话。后续教程会分享大模型应用，集成到java springboot项目中。
四、Ollama命令
Ollama作为一个开源的大型语言模型服务工具，提供了一系列的命令来帮助用户安装、配置、运行和管理大型语言模型。以下是一些基本的Ollama命令介绍：
【展示本地大模型列表：ollama list】
>ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
gemma2:9b c19987e1e6e2 5.4 GB 7 days ago
qwen2:7b e0d4e1163c58 4.4 GB 10 days ago
可以看到，上述有 2 个大模型，它们的名称（NAME）分别为gemma2:9b和qwen2:7b。
【删除单个本地大模型：ollama rm 本地模型名称】
>ollama rm gemma2:9b
deleted 'gemma2:9b'
>ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
qwen2:7b e0d4e1163c58 4.4 GB 10 days ago
老牛同学通过rm命令删除了gemma2:9b大模型之后，再次通过list命令查看，本地只有qwen2:7b一个大模型了。
【启动本地模型：ollama run 本地模型名】
>ollama run qwen2:0.5b
>>>
启动成功之后，就可以通过终端对话界面进行对话了（本命令下面也会讲到，其他详细暂且忽略）
【查看本地运行中模型列表：ollama ps】
>ollama ps
NAME ID SIZE PROCESSOR UNTIL
qwen2:0.5b 6f48b936a09f 693 MB 100% CPU 4 minutes from now
通过ps命名可以看到，老牛同学本地qwen2:0.5b大模型正在运行中。
【复制本地大模型：ollama cp 本地存在的模型名 新复制模型名】
>ollama cp qwen2:0.5b Qwen2-0.5B
copied 'qwen2:0.5b' to 'Qwen2-0.5B'
>ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
Qwen2-0.5B:latest 6f48b936a09f 352 MB 4 seconds ago
qwen2:0.5b 6f48b936a09f 352 MB 29 minutes ago
qwen2:7b e0d4e1163c58 4.4 GB 10 days ago
上面cp命令，把本地qwen2:0.5b复制了一份，新模型名为Qwen2-0.5B
