一、Ollama介绍

1、基本介绍

Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

主要特点包括:

  1. 跨平台支持Windows、Linux、MacOS系统。

  2. 提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。

  3. 支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。

  4. 允许用户通过编写modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperature、top_p等,从而调节模型生成效果。

  5. 支持多GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU。

  6. 强大的技术团队支持，很多模型开源不到24小时就能获得支持。

总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的AI应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。

2、官网

  • Ollama 下载：https://ollama.com/download

  • Ollama 官方主页：https://ollama.com

  • Ollama 官方 GitHub 源代码仓库：https://github.com/ollama/ollama/

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ollama安装包 macos版本 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1lAWA1FrSJl-iEwKx5zfrXw?pwd=cq9j 提取码: cq9j

二、window 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序，Windows安装程序选择Windows的安装包，点击“Download for Windows(Preview)”

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下载好以后一路install 安装即可。

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安装完成之后，打开一个cmd命令窗口，输入“ollama”命令，如果显示ollama相关的信息就证明安装已经成功了！

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三、Mac 安装

直接从下载页面下载相对应系统的安装程序，Windows安装程序选择Windows的安装包，点击“Download for Mac”

在这里插入图片描述

下载好后打开安装命令行

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四、 Linux 安装

在Linux系统上,可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装Ollama。下面分别介绍这两种安装方法。

1、脚本安装

Ollama提供了一键安装脚本,可以快速在Linux系统上安装Ollama。安装步骤如下:

  1. 打开终端,执行以下命令下载安装脚本:

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

  2. 等待安装完成。安装脚本会自动下载所需的组件,并完成Ollama的安装与配置。

  3. 安装完成后,可以通过以下命令启动Ollama:

    ollama serve
2、二进制安装
  1. 将 Ollama 的二进制文件下载到 PATH 中的目录：
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama  
sudo chmod +x /usr/bin/ollama
  1. 将 Ollama 添加为自启动服务，首先，为 Ollama 创建用户：
sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama
  1. 然后在该位置：/etc/systemd/system/ollama.service 创建服务文件
[Unit]  
Description=Ollama Service  
After=network-online.target  
  
[Service]  
ExecStart=/usr/bin/ollama serve  
User=ollama  
Group=ollama  
Restart=always  
RestartSec=3  
  
[Install]  
WantedBy=default.target
  1. 设置开机自启动
sudo systemctl daemon-reload  
sudo systemctl enable ollama

  1. 启动 Ollama，使用以下命令启动 Ollama：systemd

    sudo systemctl start ollama
3、安装特定版本

设置 OLLAMA_VERSION字段，，可以安装对应的版本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.3.13 sh
4、查看日志

查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志：

journalctl -e -u ollama
5、更新

通过shell 脚本更新 Ollama：

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

或者下载 Ollama 二进制文件：

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama   sudo chmod +x /usr/bin/ollama
6、卸载
  • 删除 Ollama 服务：
sudo systemctl stop ollama  
sudo systemctl disable ollama  
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
  • 从 bin 目录中删除 Ollama 二进制文件：/usr/local/bin ,/usr/bin ,/bin
sudo rm $(which ollama)
  • 删除下载的模型和 Ollama 服务用户和组：
sudo rm -r /usr/share/ollama  
sudo userdel ollama  
sudo groupdel ollama

五、命令参数

以下是 Ollama 使用常见的指令：

ollama serve         #启动ollama  
ollama create        #从模型文件创建模型  
ollama show          #显示模型信息  
ollama run           #运行模型  
ollama pull          #从注册表中拉取模型  
ollama push          #将模型推送到注册表  
ollama list          #列出模型  
ollama cp            #复制模型  
ollama rm            #删除模型  
ollama help          #获取有关任何命令的帮助信息

六、设置自定义模型下载路径

默认情况下，ollama模型的存储目录如下：

  • macOS: ~/.ollama/models

  • Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models

  • Windows: C:\Users\<username>\.ollama\models

1、Windows 更改 Ollama 模型存放位置

在Windows系统中，若要更改Ollama模型的存放位置，可以按照以下步骤操作：

  1. 打开环境变量编辑界面。可以通过以下方式：

  • 右键点击“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。

  • 在系统窗口中选择“高级系统设置”。

  • 在系统属性窗口中点击“环境变量”按钮。

  1. 在环境变量窗口中，点击“新建”创建一个新的系统变量或用户变量。

  • 变量名：OLLAMA_MODELS

  • 变量值：输入你希望设置的新模型存放路径，例如：D:\Ollama\Models

  1. 点击“确定”保存设置。

  2. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序，以便新的路径生效。

在这里插入图片描述

2、Linux/Mac 更改 Ollama 模型存放位置

在Linux或Mac系统中，更改Ollama模型存放位置的步骤如下：

  1. 打开终端。

  2. 创建一个新的目录作为模型存放位置，例如：

    mkdir -p /path/to/your/new/ollama/models

  3. 设置环境变量。在Linux系统中，可以通过编辑~/.bashrc或~/.bash_profile文件（对于bash shell）或~/.zshrc文件（对于zsh shell）。在Mac系统中，可以通过编辑~/.bash_profile或~/.zshrc文件。使用以下命令编辑文件：

    nano ~/.bashrc  # 或者使用其他的文本编辑器，如vim

  4. 在文件末尾添加以下行来设置OLLAMA_MODELS环境变量：

    export OLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models"

  5. 保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器，可以按Ctrl + X，然后按Y确认保存，最后按Enter键。

  6. 使环境变量生效。在终端中运行以下命令：

    source ~/.bashrc  # 或者source ~/.bash_profile，取决于你编辑的文件

  7. 重启任何已经打开的Ollama相关应用程序，以便新的路径生效。

七、导入 huggingface 模型

Ollama 从最新版0.3.13开始支持从 Huggingface Hub 上直接拉取各种模型，包括社区创建的 GGUF 量化模型。用户可以通过简单的命令行指令快速运行这些模型。

可以使用如下命令：

ollama run hf.co/{username}/{repository}

请注意，您可以使用 hf.co 或 huggingface.co 作为域名。

在这里插入图片描述

要选择不同的量化方案，只需在命令中添加一个标签：

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}

例如：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M  
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0

量化名称不区分大小写，因此以下命令同样有效：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:iq3_m

您还可以直接使用完整的文件名作为标签：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Llama-3.2-3B-Instruct-IQ3_M.gguf

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如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

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
    • L2.3 流水线工程
    • 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
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • 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

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