介绍
- llama：LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由 Meta(原Facebook公司)发布的一系列大型语言模型。这些模型旨在处理和生成自然语言文本，能够执行多种任务，如文本摘要、翻译、问答、文本生成等。LLaMA 模型因其高效的性能和较小的模型尺寸而受到关注，这使得它们能够在资源有限的环境中运行，例如个人计算机或移动设备。
- Ollama：是一个开源的大型语言模型服务工具，由 Meta发布。
平台功能
- 模型运行和管理：Ollama 允许用户在本地机器上运行大型语言模型，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型 。
- 模型库：Ollama 拥有一个丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地集成到各种应用程序中 。
- 多模态模型支持：Ollama 支持多模态模型，能够理解和生成与图像相关的描述 。
- REST API：Ollama 提供了一个 REST API，用于运行和管理模型，包括生成响应和与模型进行聊天 。
- 跨平台支持：Ollama 支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统，并且可以通过 Docker 容器进行部署 。
- 硬件加速：Ollama 能够识别正在运行的硬件，并在可能的情况下调用 GPU 加速模型的运行 。
- 易用性：Ollama 提供了多种安装方式，简化了安装和配置过程，使得用户即使没有专业背景也能轻松使用 。
- 社区集成：Ollama 拥有丰富的社区生态，提供了多种交互界面和插件，如网页、桌面、终端等，以及 Raycast 插件等 。
- 模型自定义：用户可以通过 Modelfile 自定义模型参数，包括系统提示词、对话模板、模型推理温度等 。
- 开源：作为一个开源项目，Ollama 允许用户查看、修改和贡献代码，促进了社区的协作和发展 。
平台优势
Ollama 平台在性能、稳定性和灵活性等方面相比其他 AI 平台具有一些显著的优势：
- 性能：Ollama 支持 GPU 加速，这使得它在处理大型语言模型(LLMs)时能够提供更快的推理速度。此外，Ollama 允许并发请求，更好地利用 GPU 资源，从而提高吞吐量。
- 稳定性：Ollama 提供了强大的模型管理功能，包括多版本控制和自动更新，这有助于确保平台的稳定性和模型的持续改进。
- 灵活性：Ollama 设计上考虑了未来模型的扩展性，易于添加新模型或更新现有模型。它还提供了灵活的安装方式，支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统，并且可以通过 Docker 容器进行部署。
- 易用性：Ollama 提供了简单的安装和配置过程，使得用户即使没有专业背景也能轻松使用。它还提供了多种交互界面和插件，如网页、桌面、终端等，以及 Raycast 插件等，增加了使用的灵活性。
- 本地化部署：Ollama 允许在本地机器上运行复杂的 AI 模型，降低了对网络的依赖，提高了数据处理的隐私性。
- 社区支持：Ollama 拥有活跃的社区和丰富的文档，便于用户学习和交流。
- 跨平台应用：Ollama 不仅限于 Linux，还提供了跨平台支持，无论使用 Windows、macOS 还是 Linux，都能满足用户的需求。
- 与 Python 的集成：Ollama 与 Python 的无缝集成，只需几行代码，就可以运行本地语言模型并将其集成到 Python 项目中。
- 隐私保护：OLLAMA 使所有数据处理在本地设备上完成，这对于用户隐私来说是一大胜利。
- 多功能性：OLLAMA 不仅适用于 Python 爱好者，其灵活性还使其适用于各种应用，包括 Web 开发。
部署流程
step1 安装Ollama
https://ollama.com/
验证：http://localhost:11434/
step2 下载模型
https://ollama.com/library
step3 安装ollama-webui-lite
https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite
验证：http://localhost:3000/
api接口访问ollama
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'在社区获取更多模型
https://huggingface.co/
选择library-gguf，可通过Chinese进行筛选支持中文的模型。
下载gguf文件后，使用ollama提供的指令进行加载模型。https://github.com/ollama/ollama
