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大型语言模型 （LLM） 已成为从文本生成到代码完成的各种应用程序的基石。然而，在本地运行这些模型可能是一项艰巨的任务，特别是对于那些不精通人工智能技术的人来说。
Ollama是一个用户友好的工具，旨在在计算机上本地运行大型语言模型，使用户更容易利用LLM的强大功能。本文将提供有关如何安装和使用Ollama运行Llama 2，Code Llama和其他LLM模型的综合指南。
Ollama是一个支持各种AI模型的工具，包括LLaMA-2，未经审查的LLaMA，CodeLLaMA，Falcon，Mistral，Vicuna模型，WizardCoder和未经审查的向导。它目前与MacOS和Linux兼容，Windows支持预计将很快推出。Ollama 通过 Mac 或 Linux 机器上的命令行进行操作，使其成为那些熟悉基于终端的操作的人的多功能工具。
在本地轻松安装和使用 Ollama
Ollama的独特功能之一是它支持在Modelfile中导入GGUF和GGML文件格式。这意味着，如果您有一个不在 Ollama 库中的模型，您可以创建它，对其进行迭代，并将其上传到 Ollama 库，以便在准备就绪时与他人共享。
Ollama 的安装和设置
要使用Ollama，用户首先需要从官方网站下载。下载后，安装过程很简单，与其他软件安装类似。安装后，Ollama 会创建一个 API 来为模型提供服务，允许用户直接从本地计算机与模型进行交互。
Downloading and Running Models Using Ollama
使用 Ollama 运行模型是一个简单的过程。用户可以使用终端中的“run”命令下载和运行模型。如果未安装该模型，Ollama 将首先自动下载它。此功能使用户免于手动下载和安装模型的麻烦，使过程更加简化和用户友好。
使用 Ollama 创建自定义提示
Ollama还允许用户创建自定义提示，为模型添加个性化层。例如，用户可以创建一个名为“霍格沃茨”的模型，系统提示设置为回答哈利波特中的邓布利多教授。此功能为用户根据自己的特定需求和偏好定制模型开辟了一个充满可能性的世界。
从Ollama中删除模型
就像使用 Ollama 轻松添加模型一样，删除模型也同样简单。用户可以使用终端中的“删除”命令删除模型。此功能可确保用户可以有效地管理其模型，保持其本地环境整洁有序。
Ollama 是一个功能强大的工具，可简化在本地运行大型语言模型的过程。无论您是想运行Llama 2，Code Llama还是任何其他LLM模型，Ollama都提供了一个用户友好的平台。凭借对自定义提示和简单模型管理的支持，Ollama 将成为人工智能爱好者和专业人士的首选工具。在我们等待Windows版本时，Mac和Linux用户可以开始使用Ollama探索大型语言模型的世界。
