Ollama是什么？
Ollama是一款开源的本地大语言模型（LLM）运行框架，支持Linux/macOS/Windows多平台。它通过简单的命令行工具，让用户无需复杂配置就能在本地运行Llama、DeepSeek、Phi等前沿AI模型。通过智能化的依赖检测、自动GPU加速支持，以及轻量级架构设计，Ollama将大模型部署门槛降到新低。

（鉴于很多朋友无法下载ollama，这里给大家整理好了ollama的安装包，扫描领取即可↓↓↓↓）

核心功能亮点

• 开箱即用：预置Llama3、DeepSeek-R1等20+热门模型库，支持ollama run命令直接调用

• 硬件适配：自动识别NVIDIA/AMD显卡，智能安装CUDA/ROCM驱动组件

• 跨平台：支持Docker部署，提供Python/JavaScript客户端库

• 自定义扩展：允许通过Modelfile修改模型参数、添加个性对话模板

• 资源友好：最小1.4B参数的moondream模型仅需829MB内存即可运行

三步完成安装（以Linux为例）

# 执行自动化安装脚本（支持amd64/arm64架构）  
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh  
  
# 验证安装结果（显示版本号即成功）  
ollama --version  

安装过程自动完成以下关键步骤：

1. 创建/usr/local/bin/ollama可执行文件

2. 配置systemd服务实现开机自启

3. 检测NVIDIA显卡时自动部署CUDA驱动

4. 对WSL2环境进行特殊适配

实战：部署DeepSeek-R1模型

# 拉取最新版DeepSeek模型（约5.6GB）  
ollama pull deepseek-r1  
  
# 启动交互式对话  
ollama run deepseek-r1  
>>> 请用七言绝句描写江南春色  

性能需求参考表

开发者进阶技巧

1. 混合精度加速：在Modelfile中添加PARAMETER fp16 true启用FP16计算

2. 多模态支持：使用llava模型解析图片ollama run llava "描述这张图 /path/to/image.png"

3. API集成：通过REST接口调用模型服务

import requests  
response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json={  
  "model": "deepseek-r1",  
  "prompt": "解释量子纠缠现象"  
})  

总结
Ollama重新定义了本地大模型部署的便捷标准。无论是开发者快速搭建AI原型，还是研究者进行模型对比测试，亦或是普通用户探索生成式AI，通过其简洁的命令行交互和智能化的资源管理，让每个人都能在个人电脑上轻松驾驭前沿AI技术。配合DeepSeek等中文优化模型，更可解锁符合本土需求的智能应用场景。

项目地址：https://github.com/ollama/ollama