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Ollama官方正版是一款非常实用的大型语言模型本地化运行软件,软件采用的是轻量级框架,不会占用太多的资源,支持多种大型语言模型的本地推理平台,适用于多种应用场景,支持ONNX、PyTorch、TensorFlow等多种流行的模型格式,拥有活跃的开发者社区,提供了丰富的文档和教程,帮助用户解决遇到的各种问题,感兴趣的小伙伴赶快下载使用吧!
1、简化部署:
Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
2、轻量级与可扩展:
作为轻量级框架,Ollama 保持了较小的资源占用,同时具备良好的可扩展性,允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
3、API支持:
提供了一个简洁的 API,使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例,降低了与模型交互的技术门槛。
4、预构建模型库:
包含一系列预先训练好的大型语言模型,用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序,无需从头训练或自行寻找模型源。
5、模型导入与定制:
从 GGUF 导入:支持从特定平台(如GGUF,假设这是一个模型托管平台)导入已有的大型语言模型。
从 PyTorch 或 Safetensors 导入:兼容这两种深度学习框架,允许用户将基于这些框架训练的模型集成到 Ollama 中。
自定义提示:允许用户为模型添加或修改提示(prompt engineering),以引导模型生成特定类型或风格的文本输出。
6、跨平台支持:
提供针对 macOS、Windows(预览版)、Linux 以及 Docker 的安装指南,确保用户能在多种操作系统环境下顺利部署和使用 Ollama。
7、命令行工具与环境变量:
命令行启动:通过命令 ollamaserve 或其别名 serve、start 可以启动 Ollama 服务。
环境变量配置:如 OLLAMA_HOST,用于指定服务绑定的主机地址和端口,默认值为 127.0.0.1:11434,用户可以根据需要进行修改。
1、双击安装包,点击下一步;
2、点击安装后出现安装进度;等待安装完成。
修复已知Bug,优化客户端对新系统兼容性
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