Ollama 是一个开源项目,专注于帮助用户本地化运行大型语言模型(LLMs)。它提供了一个简单易用的框架,让开发者和个人用户能够在自己的设备上部署和运行 LLMs,而无需依赖云服务或外部 API。这对于需要数据隐私、离线使用或自定义模型调整的场景非常有用。
1. 本地运行:支持在本地设备(如个人电脑、服务器)上运行 LLMs,确保数据隐私和安全
2. 开源:作为一个开源项目,用户可以自由查看、修改和扩展其代码。
3. 多模型支持:可能支持多种开源或自定义的大型语言模型(如 LLaMA、GPT-J 等)。
4. 轻量级:优化了资源占用,适合在资源有限的设备上运行。
5. 易用性:提供简单的命令行工具或 API,方便用户快速部署和管理模型。
6. 跨平台:可能支持多种操作系统(如 Linux、macOS、Windows)。
1. 隐私保护:在本地运行模型,避免将敏感数据上传到云端。
2. 离线使用:在没有网络连接的环境中运行 LLMs。
3. 自定义开发:开发者可以基于 Ollama 构建自己的 LLM 应用或工具。
4. 教育与研究:适合学术研究或教学用途,帮助用户深入了解 LLMs 的工作原理。
官网地址:ollama/download
但是官网地址,就一直卡住,一直下载不下来,所以选用下面的方法
github上搜索下载地址,地址如下:github/ollama/ollama
然后github下载也比较慢,可以用这个github加速:
p/
并输入如下下载链接(后续更新版本后,只需替换0.5.7即可,例如0.5.8):github/ollama/ollama/releases/download/v0.5.7/
下载完的安装包,正常安装即可。
选择【Models】查看已有的大模型,选择想要拉取的模型
根据需求及硬件的配置,选择合适大小的模型。复制拉取模型的命令,并在CMD窗口中粘贴,回车即开始模型的拉取。
本文发布于:2025-03-21 13:23:00,感谢您对本站的认可!
本文链接:https://www.4u4v.net/it/1742534630582734.html
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。
留言与评论(共有 0 条评论) |