本地运行LLM：Ollama初学者指南
引言
随着大型语言模型（LLM, Large Language Model）的使用日益增长，许多人希望能够在本地运行这些模型，从而确保数据隐私、减少对云资源的依赖，并实现离线访问。
- 数据隐私：敏感数据保留在本地设备上，这对于注重保密性的行业尤为重要。
- 定制化：本地部署允许对模型进行定制修改。
- 离线能力：一旦下载完成，模型可以在没有网络的情况下运行。
目前，有多种方法可以在本地运行LLM，具体内容可以参考DataCamp教程。本文将是系列文章的第一篇，重点介绍如何设置和使用Ollama的核心功能。
Ollama是一个用于本地管理和部署LLM的平台，对于想要在本地设备上实验或部署定制化AI模型的开发者来说，是一个很好的解决方案。
什么是Ollama？
Ollama 提供了一个强大的环境，可以运行、修改和管理各种LLM，包括Llama、Phi等为不同任务优化的模型。它支持多个操作系统，包括macOS、Linux和Windows。这种灵活性使开发者可以在无需依赖云的情况下，轻松使用开源和定制模型进行实验。
Ollama快速入门
第一步：下载和安装Ollama
首先，从Ollama的官网下载软件。
Ollama 提供了一个简单易用的命令行界面（CLI），用户可以通过本地设备直接加载、配置和运行模型。
第二步：拉取模型
下载Ollama后，使用CLI从模型库中拉取所需模型。
# ollama pull <model> 示例：llama3.2
ollama pull llama3.2第三步：运行模型
# ollama run <model> 示例：llama3.2
ollama run llama3.2第四步：与LLM交互
4.1 命令行界面（CLI）
现在，您可以直接通过命令行界面（CLI）与LLM交互。
所有CLI命令详见：https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#cli-reference
4.2 Web界面
不喜欢通过命令行交互？如果您不是一个“用代码编织梦想”的开发者，Ollama还提供了REST API支持！
您可以通过启动ollama serve运行Ollama，而无需桌面应用，就能将LLM功能无缝集成到您的Web应用中。
我还使用Ollama的REST API创建了一个简单的React应用，用于轻松实现LLM交互。代码在GitHub上可查看：llm-chat-app。
4.3 使用Python
如果要在Python中运行Ollama，可以使用langchain_community库与如llama3.2这样的模型交互。以下是一个快速设置示例：
from langchain_community.llms import Ollama
# 初始化Ollama，指定模型
llm = Ollama(model="llama3.2")
# 使用模型处理查询
response = llm.invoke("What is LLM?")
print(response)第五步：探索高级功能
除了运行基本命令，Ollama还支持模型定制化，允许用户调整参数以创建特定用例的优化版本。这一功能对于开发者在专业领域应用模型极为重要。