Ollama是一个用于在本地运行大型语言模型（LLM）的开源框架。它旨在简化在Docker容器中部署LLM的过程，使得管理和运行这些模型变得更加容易。Ollama提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。此外，Ollama还支持热加载模型文件，用户无需重新启动即可切换不同的模型。
参考资料：
官网：GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 2, Mistral, Gemma, and other large language models.
介绍文章：
从22K star的超强工具：Ollama，一条命令在本地跑 Llama2 - 知乎
最简步骤：
下载和安装：
curl https://ollama.ai/install.sh | sh运行例子：
ollama run phi
# ollama run llama phi更小，更方便测试。然后就会进入交互对话的界面了，比如：
ollama run phi
>>> 你好
Hello! How can I assist you today?
>>> 中国首都是哪里？
Beijing is the capital city of China and it
ollama详细安装步骤：
初始安装
初步尝试了一下，在本地和AIStudio安装，执行：
curl https://ollama.ai/install.sh | sh本地显示一个进度条，速度特别慢，估计要2个小时。快慢取决于网速，最终测试安装估计用了4-6个小时。
AIStudio直接在第一步就被拒了，直接报curl Empty reply from server。另Ollama需要pytorch，所以在AIStudio里最终是不适配的。
运行phi模型
phi模型只有1.7G，下载速度也比较快，大约几分钟就下好了。
运行和输出：
ollama run phi
pulling manifest
pulling 04778965089b... 100% ▕███████████████████▏ 1.6 GB
pulling 7908abcab772... 100% ▕███████████████████▏ 1.0 KB
pulling 774a15e6f1e5... 100% ▕███████████████████▏ 77 B
pulling 3188becd6bae... 100% ▕███████████████████▏ 132 B
pulling 0b8127ddf5ee... 100% ▕███████████████████▏ 42 B
pulling 4ce4b16d33a3... 100% ▕███████████████████▏ 555 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success
>>> 你好Hello! How can I assist you today?>>> 中国首都是哪里？ Beijing is the capital city of China and it
总结：
Ollama是一个强大的工具，适用于希望在本地环境中探索和使用大型语言模型的用户，特别是那些对AI技术有深入兴趣和需求的专业人士。
