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AI算力平台

产品简介
Ollama是一款开源、轻量级的工具框架,旨在让用户,特别是开发者和AI爱好者,能够轻松地在个人计算机上本地部署和运行大型语言模型(LLM)。它支持macOS、Windows和Linux等主流操作系统,并提供Docker镜像,极大地简化了安装和环境配置的复杂性。Ollama不仅仅是一个模型运行器,它更像是一个连接用户与开源大模型的桥梁,将模型的下载、管理、运行和交互封装成简单直观的命令行指令和API接口。其核心优势在于实现了模型的本地化运行,这意味着所有数据和交互都保留在用户自己的设备上,无需依赖云服务,从而在根本上保障了数据隐私和安全。此外,Ollama兼容OpenAI的API,使得开发者可以无缝地将现有应用从依赖闭源、付费的API迁移到自托管、免费的本地模型上,兼具了灵活性、成本效益与强大的功能。
主要功能
- 本地部署与离线运行:允许用户在自己的个人电脑或服务器上完全离线地运行大模型,所有计算和数据处理均在本地完成,确保了敏感信息的绝对隐私和安全。
- 丰富的模型库与便捷管理:提供了一个包含众多流行开源模型(如Llama 3, Gemma, Mistral等)的官方库,用户可以通过简单的命令一键下载、更新、切换和删除不同的模型。
- 高度模型定制化:通过使用类似Dockerfile的
Modelfile文件,用户可以轻松导入外部模型(如GGUF格式),并对模型的系统提示、运行参数(如温度、上下文窗口大小)等进行深度定制。 - 兼容OpenAI的API接口:Ollama提供了一个本地REST API服务,其接口设计与OpenAI的API标准兼容。这使得为OpenAI开发的应用程序和工具(如LangChain)可以轻松迁移,只需更改API端点即可。
- 跨平台与硬件加速支持:全面支持Windows、macOS和Linux系统,并提供Docker容器化部署方案。Ollama能够自动检测并利用可用的硬件资源,包括NVIDIA和AMD的GPU,以加速模型的推理性能。
- 工具调用与外部集成:支持最新的工具调用(Tool Calling)功能,允许大语言模型与外部工具或API进行交互以完成更复杂的任务,例如查询实时天气或执行代码,极大地扩展了模型的应用能力。
使用方法
-
安装Ollama:
- macOS: 打开终端,使用Homebrew安装:
brew install ollama。 - Linux: 在终端中运行官方安装脚本:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh。 - Windows: 从官网下载并运行安装程序,或者使用包管理器如Chocolatey:
choco install ollama。 - Docker: 拉取官方Docker镜像:
docker pull ollama/ollama。
- macOS: 打开终端,使用Homebrew安装:
-
下载并运行模型:
- 打开终端,执行命令
ollama run <模型名称>,例如ollama run llama3.1。 - Ollama会自动从模型库下载指定的模型(如果是首次运行),下载完成后即可在终端内直接与模型进行对话。
- 打开终端,执行命令
-
管理本地模型:
- 查看已安装模型:运行
ollama list来显示所有本地已有的模型列表。 - 删除模型:运行
ollama rm <模型名称>来移除不再需要的模型。 - 复制模型:运行
ollama cp <源模型> <新模型名称>来创建一个模型的副本,通常用于后续定制。
- 查看已安装模型:运行
-
通过API进行交互:
- Ollama在运行时会自动启动一个本地服务,默认监听
11434端口。 - 你可以使用
curl或其他HTTP客户端向API端点(如http://localhost:11434/api/chat或/api/generate)发送请求,以编程方式与模型交互。
- Ollama在运行时会自动启动一个本地服务,默认监听
-
自定义模型:
- 创建一个名为
Modelfile的文本文件。 - 在文件中定义基础模型和自定义指令,例如
FROM llama3.1和SYSTEM "你是一个乐于助人的AI助手。"。 - 使用命令
ollama create <新模型名称> -f Modelfile创建你的自定义模型,然后通过ollama run <新模型名称>运行它。
- 创建一个名为
产品价格
Ollama本身是一款完全免费且开源的软件,其源代码在MIT许可下发布。用户可以自由下载、使用、修改和分发。使用Ollama不涉及任何订阅费或许可费。
需要注意的是,虽然软件本身免费,但运行大型语言模型需要相应的硬件资源(CPU、内存和GPU)。因此,潜在的成本主要体现在:
- 硬件成本:用户需要自行承担运行模型所需的计算机硬件费用。
- 第三方托管服务:一些云服务商(如Elest.io, Cloud Clusters)提供基于Ollama的付费托管服务,这些服务会收取相应的服务器和管理费用,但这并非Ollama官方的收费。
应用场景
- AI应用原型开发与测试:开发者可以利用Ollama在本地快速构建和迭代AI应用,如智能聊天机器人、代码助手或内容生成工具,无需支付昂贵的API调用费用,极大地降低了开发成本和门槛。
- 企业内部数据处理与分析:对于金融、医疗、法律等对数据安全有严格要求的行业,Ollama可以在企业内网私有化部署,用于处理和分析敏感数据,确保商业机密和用户隐私不被泄露。
- 学术研究与模型实验:科研人员和学生可以方便地下载和切换不同的开源大模型,进行性能评测、行为分析和算法实验,而无需申请API访问权限或承担高额的计算资源费用。
- 个人离线生产力工具:可用于打造完全离线的个人AI助手,例如在没有网络连接的飞机上使用AI辅助写作、编程或总结文档,同时保障个人创作内容和数据的私密性。
- 构建与集成AI微服务:通过Docker容器化,Ollama可以作为一个独立的AI推理微服务被部署到生产环境中,与现有的应用架构(如LangChain、LlamaIndex)无缝集成,实现可扩展的AI功能。