如何本地部署和使用大型语言模型：Ollama 教程

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为科技界的一个热门话题。这些模型能够理解和生成人类语言，为开发者提供了无限的可能性。本文将介绍如何使用Ollama，一个轻量级的框架，来本地部署和使用这些强大的语言模型。

Ollama 快速上手

Ollama提供了一个简单的平台，让开发者能够在本地轻松部署和运行大型语言模型，无需依赖外部云服务。这不仅可以降低成本，还能提高数据处理的隐私性和安全性。

安装Ollama

Ollama支持macOS、Windows、Linux和Docker，可以满足不同开发者的需求。下面是安装步骤：

• macOS：

  [下载](https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip)

• Windows（预览版）：

  [下载](https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe)

• Linux：

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

  或者参考手动安装说明。

• Docker：
  官方Ollama Docker镜像ollama/ollama可在Docker Hub上找到。

运行模型

安装完成后，即可运行模型。例如，要运行Llama 2模型，只需输入：

ollama run llama2

Ollama支持的模型列表可以在ollama.com/library上找到。

自定义模型

Ollama不仅支持运行预训练的语言模型，还允许开发者自定义模型，以满足特定的应用需求。

从GGUF导入模型

1. 创建一个名为Modelfile的文件，并使用FROM指令指定你想要导入的模型的本地文件路径。

   FROM ./vicuna-33b.Q4_0.gguf

2. 在Ollama中创建模型：

   ollama create example -f Modelfile

3. 运行模型：

   ollama run example

自定义提示

也可以自定义模型的提示(prompt)，以实现更具体的交互需求。例如，自定义llama2模型的提示：

ollama pull llama2

然后创建Modelfile：

FROM llama2

# 设置创造力参数
PARAMETER temperature 1

# 设置系统消息
SYSTEM """
You are Mario from Super Mario Bros. Answer as Mario, the assistant, only.
"""

接下来，创建并运行模型：

ollama create mario -f ./Modelfile
ollama run mario
>>> hi
Hello! It's your friend Mario.

命令行接口参考

Ollama提供了一套丰富的命令行接口(CLI)，便于管理和运行模型。

• 创建模型：ollama create mymodel -f ./Modelfile
• 拉取模型：ollama pull llama2
• 删除模型：ollama rm llama2
• 复制模型：ollama cp llama2 my-llama2
• 多行输入：使用"""包裹文本
• 传递提示作为参数：ollama run llama2 "Summarize this file: $(cat README.md)"
• 查看本地模型列表：ollama list
• 启动Ollama服务：ollama serve

通过上述介绍，我们了解到Ollama是一个强大而灵活的工具，能够帮助开发者在本地部署和运行大型语言模型。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以轻松上手，探索人工智能的无限可能。