?小伙伴們，隨著DeepSeek模型的爆火，AI已經進一步普及，走進我們的生活，最近是不是也看到了很多AI部署教程，一步步教你在PC端本地部署DeepSeek大模型的文章，讓你輕松實現AI對話搜索，這些文章里大部分都用到了一個Ollama的.exe程序客戶端，屏幕前的你是不是只下載，并沒有了解Ollama到底是個什么？下面一文讓你徹底搞明白！（小羊駝的Logo非常可愛）
官方地址：https://ollama.com/
github地址：https://github.com/ollama/ollama
Ollama在?GitHub上的“star”數量已經達到了125k，是一個非常高的成就，表明該項目在GitHub社區中受到了廣泛的認可和關注。
其主要特點和功能包括：?
?簡化部署?：Ollama的目標在于簡化在Docker容器中部署大型語言模型的過程，使得非專業用戶也能方便地管理和運行這些復雜的模型。
?輕量級與可擴展?：作為輕量級框架，Ollama保持了較小的資源占用，同時具備良好的可擴展性，允許用戶根據需要調整配置以適應不同規模的項目和硬件條件。
?API支持?：提供了一個簡潔的API，使得開發者能夠輕松創建、運行和管理大型語言模型實例，降低了與模型交互的技術門檻。
API文檔地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
?預構建模型庫?：包含一系列預先訓練好的大型語言模型，用戶可以直接選用這些模型應用于自己的應用程序，無需從頭訓練或自行尋找模型源。
現階段所支持模型地址：https://ollama.com/library
?模型導入與定制?：支持從特定平臺（如GGUF）導入已有的大型語言模型，例如今年爆火的DeepSeek大模型，兼容PyTorch或Safetensors深度學習框架，允許用戶將基于這些框架訓練的模型集成到Ollama中。此外，用戶還可以為模型添加或修改提示，以引導模型生成特定類型或風格的文本輸出。
舉例參考地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/import.md
?跨平臺支持?：提供針對macOS、Windows、Linux以及Docker的安裝指南，確保用戶能在多種操作系統環境下順利部署和使用Ollama。
各版本下載地址：https://ollama.com/download
?命令行工具與環境變量?：通過命令行工具啟動Ollama服務，并提供環境變量配置選項，用戶可以根據需要進行修改。
通過提供便捷的模型管理、豐富的預建模型庫、跨平臺支持以及靈活的自定義選項，Ollama使得開發者和研究人員能夠在本地環境中高效利用大型語言模型進行各種自然語言處理任務，而無需依賴云服務或復雜的基礎設施設置。
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