ollama简介

ollama是一款开源的、轻量级的框架，它可以快速在本地构建及运行大模型，尤其是一些目前最新开源的模型，如 Llama 3, Mistral, Gemma等。

官网上有大量已经开源的模型，部分针对性微调过的模型也可以选择到，如llama2-chinese。

关键现在部署很简单，跨平台支持。

ollama特点

• 跨平台支持，windows、linux、mac都可以使用
• 支持大部分模型，包括我们熟悉的千问、llama3、phi3等

• 用户可以通过简单的命令快速启动和与 Llama 3 等模型进行交互。
• Ollama 允许用户通过 Modelfile 自定义模型，例如设置创造性参数或系统消息。
• Ollama 支持运行高达数十亿参数的模型，确保了处理大型模型的能力。

ollama如何快速开始

1. 下载：用户可以根据自己的操作系统选择下载 macOS、Windows 预览版或使用 Linux 的安装脚本。
2. 运行模型：通过简单的命令 ollama run <model_name> 来启动模型。
3. 自定义模型：用户可以创建一个名为 Modelfile 的文件，并使用 FROM 指令导入模型，然后通过 ollama create 和 ollama run 命令来创建和运行自定义模型。

例如，要运行 Llama 3 模型，用户可以使用以下命令：

ollama run llama3

展示你的所有模型：

ollama list

拉取模型

ollama pull llama3

通过命令行去体验：

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
  ]
}'

当然现在也有一些web页面可以直接使用，如open-webui，后面的文章会有具体的介绍。

结论

Ollama 提供了一个强大且易于使用的平台，让开发者能够在本地环境中轻松地运行和管理大型语言模型。

无论是快速开始还是深度定制，Ollama 都能满足用户的需求。

传送门：https://ollama.com/

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一、全套AGI大模型学习路线

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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

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
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • 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
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • 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

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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