这里是对 Ollama 命令的详细使用说明，包括常见命令、参数解释和示例，帮助大家全面掌握 Ollama 的使用。

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1. Ollama简介

Ollama 是一个本地LLM（大语言模型）运行工具，它允许你在本地设备上拉取、运行和管理AI模型（如LLaMA、Mistral、Gemma等）。Ollama支持CLI操作，非常适合开发者和AI爱好者使用。

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2. 基本命令列表

命令	作用
ollama pull	拉取模型
ollama run	运行模型交互
ollama create	创建自定义模型
ollama list	查看本地模型列表
ollama show	查看模型详细信息
ollama push	推送自定义模型到Ollama Hub（或其他仓库）
ollama cp	复制/重命名模型
ollama rm	删除本地模型
ollama serve	以服务形式运行（搭建API）
ollama pull	从远程仓库拉取模型
ollama system	查看系统资源使用情况

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3. 命令详细说明与示例

3.1 拉取模型（pull）

从官方仓库或自定义仓库拉取模型。

ollama pull llama2

可指定具体模型版本：

ollama pull llama2:7b

从其他仓库地址拉取：

OLLAMA_ORIGIN=https://your-custom-registry.com ollama pull my-custom-model

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3.2 运行模型（run）

启动指定模型，进入交互对话模式。

ollama run llama2

直接运行并指定prompt：

ollama run llama2 -p "帮我写一个Python冒泡排序。"

注意：

• 可通过-p传入prompt。
• 可以通过-m指定模型，方便shell脚本调用。

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3.3 创建自定义模型（create）

根据自定义Modelfile创建新模型。

Modelfile（示例）：

FROM llama2:7b
SYSTEM "You are a helpful AI assistant."

命令：

ollama create my-llama2 -f ./Modelfile

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3.4 查看本地模型列表（list）

ollama list

输出示例：

NAME              SIZE       MODIFIED
llama2            3.8 GB     2 days ago
mistral           4.2 GB     5 hours ago

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3.5 查看模型详细信息（show）

ollama show llama2

可查看模型的元信息，如系统消息、模板等。

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3.6 推送自定义模型（push）

推送本地自定义模型到远程仓库（如Ollama Hub）。

ollama push my-llama2

可设置环境变量OLLAMA_ORIGIN来推送到自定义仓库。

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3.7 复制模型（cp）

ollama cp my-llama2 my-llama2-backup

相当于模型的重命名和备份。

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3.8 删除模型（rm）

ollama rm my-llama2

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3.9 作为API服务运行（serve）

ollama serve

默认监听：

http://localhost:11434

可以接受HTTP API请求。

示例：

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
    "model": "llama2",
    "prompt": "Explain what is AI."
}'

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3.10 系统信息查看（system）

查看Ollama后台运行的系统资源信息，如显存、CPU等：

ollama system

输出示例：

Version: v0.1.32
Models: 5
Disk usage: 28 GB
GPU: RTX 3090, 24 GB

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4. 常用参数说明

参数	说明	示例
-m	指定模型	-m llama2:7b
-p	直接传入prompt	-p "写一个hello world程序"
-f	指定Modelfile路径	-f ./Modelfile
-t	设定生成温度	-t 0.7
--stream	开启流式输出	--stream
--no-cache	禁用缓存	--no-cache

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5. 配置环境变量

可在~/.ollama/config.toml中设置一些全局参数，比如镜像源或缓存目录：

origin = "https://custom-ollama-registry.com"
cache_dir = "/path/to/cache"

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6. 结合 Docker 使用（可选）

你也可以通过Docker运行Ollama：

拉取Ollama Docker镜像

docker pull ollama/ollama

启动容器

docker run -d --name ollama \
  -v ollama_data:/root/.ollama \
  -p 11434:11434 \
  ollama/ollama

进入容器

docker exec -it ollama bash

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7. API调用示例

Ollama内置API服务，结合前端或其他程序调用：

获取模型列表

curl http://localhost:11434/api/tags

生成内容

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
    "model": "llama2",
    "prompt": "什么是机器学习？",
    "stream": false
}'

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8. 总结

功能	命令
拉取模型	ollama pull <model>
运行模型	ollama run <model>
自定义模型	ollama create <name> -f <Modelfile>
查看模型	ollama list, ollama show
删除模型	ollama rm <name>
服务模式	ollama serve
查看系统资源	ollama system
API调用	curl -X POST http://localhost:11434/api/generate

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