【AI从入门到入土系列教程】Ollama教程——入门篇：本地大型语言模型开发

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引言

在当今的技术世界里，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为了不可或缺的工具，它们能够在各种任务上展示出人类级别的性能，从文本生成到代码编写，再到语言翻译。然而，部署和运行这些模型通常需要大量的资源和专业知识，尤其是在本地环境中。这就是ollama登场的地方。

ollama是一个旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的工具。它提供了一个轻量级、易于扩展的框架，让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMs。通过ollama，开发者可以访问和运行一系列预构建的模型，或者导入和定制自己的模型，无需关注复杂的底层实现细节。

本文将指导您如何安装ollama，介绍其主要功能，以及如何利用它来探索和利用大型语言模型的强大能力。无论您是希望快速体验LLMs，还是需要在本地环境中深度定制和运行模型，ollama都能提供必要的工具和指南。

安装ollama

ollama的安装过程简单直接，支持包括macOS、Windows、Linux在内的多种操作系统，以及Docker环境，确保了广泛的可用性和灵活性。以下是各平台的安装指南。

macOS

对于macOS用户，ollama提供了一个预打包的zip文件，可以通过以下链接下载：Download

下载完成后，解压zip文件，并按照包内的说明完成安装。安装过程可能需要您确认安全性和权限设置，以确保软件能够正常运行。

Windows预览版

Windows用户可以通过下面的链接下载安装程序：Download

运行安装程序并遵循屏幕上的指示完成安装。请注意，Windows版本目前处于预览阶段，可能还不如其他平台稳定。

Linux

在Linux上，您可以使用以下命令行方式进行安装：

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

此脚本会自动检测您的系统环境，并安装所需的依赖和ollama本身。如果您希望手动安装，也可以参考手动安装指南。

Docker

ollama同样提供了官方Docker镜像，可以通过以下命令拉取：

docker pull ollama/ollama

使用Docker安装ollama，能够确保环境的一致性和隔离性，特别适合在多种环境中进行测试和部署。

ollama的库和工具

在成功安装ollama之后，您可以利用它提供的多个库和工具来扩展您的开发工作。ollama主要支持Python和JavaScript两种编程语言的库，分别是ollama-python和ollama-js，这两个库使得在相应的语言环境中使用ollama变得更加方便和高效。

ollama-python

ollama-python库提供了一个Python接口来与ollama交互，使得Python开发者可以轻松地在他们的项目中集成和运行大型语言模型。安装此库非常简单，只需使用pip命令：

pip install ollama-python

安装后，您可以通过几行简单的代码来运行模型，比如：

import ollama

运行Llama 2模型

response = olla