AI模型：windows本地运行下载安装ollama运行Google CodeGemma可离线运行数据模型【自留记录】

CodeGemma 没法直接运行，需要中间软件。下载安装ollama后，使用ollama运行CodeGemma。
类似 前端本地需要安装 node.js 才可能跑vue、react项目

1、下载 ollama：

官网下载：https://ollama.com/download，很慢，原因不解释。

阿里云盘下载：https://www.alipan.com/s/jiwVVjc7eYb 提取码: ft90

百度云盘下载：https://pan.baidu.com/s/1o1OcY0FkycxMpZ7Ho8_5oA?pwd=8cft 提取码：8cft

2、安装

运行 OllamaSetup.exe ，安装过程不能选择自定义文件夹

3、测试安装是否成功

win + R 输入 cmd ，回车输入：ollama

4、修改模型文件地址 (非必须)

ollama模型默认安装地址在C:\Users<用户名>.ollama

因为模型较大，所以我们需要在环境变量内设置模型的安装位置，如下进行设置

变量名： OLLAMA_MODELS
变量值： E:\ollama（根据自己打算存放的地址自行填写）

5、官网下载安装模型

本文依 codegemma为例，如果使用其他模型一样的操作。

选择对应模型

2b： 最低配，有点SB。不智能，不推荐
命令：ollama run codegemma:2b

7b： 内存8G以上，建议16G电脑上这个版本更好一点，碾压2b版本。预计占用1.5G内存，CPU要求高，低压U估计压不住，时间太长
命令：ollama run codegemma:7b

7b全量： 说是更智能，没体验。建议16G或者32G电脑上这个版本，cpu要求更高
命令：ollama run codegemma:7b-code-fp16

带instruct： 能够理解自然语言输入，并根据指令生成相应的代码。

带code： 预训练的模型，专门用于代码补全和根据代码前缀和/或后缀生成代码。

带2b： 最新的预训练模型，提供了最多两倍更快的代码自动补全功能。它的目标是提高代码补全的速度和效率。就是回复的有点拉胯。

点击复制按钮

6、命令行粘贴回车运行

Ctrl + V 即可

输入问答问题即可测试运行

7、API接口调用：

由于实际使用命令行问答很不方便，改造成api调用。都是 POST 接口

/ai/generate：结果一起返回，等待时间较长
/ai/chat：对话模式，有一点结果就立马输出

详细api文档说明：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md?plain=1

支持json数据返回、图片问答、row数据等

模板案例：

	axios.post(`http://localhost:11434/api/generate`, {model: "codegemma:7b",prompt: "正则匹配大陆手机号码是否正确",format: "json",stream: false,// options: {//   num_keep: 15,//   seed: 42,//   num_predict: 100,//   top_k: 20,//   top_p: 0.9,//   tfs_z: 0.5,//   typical_p: 0.7,//   repeat_last_n: 33,//   temperature: 0.8,//   repeat_penalty: 1.2,//   presence_penalty: 1.5,//   frequency_penalty: 1.0,//   mirostat: 1,//   mirostat_tau: 0.8,//   mirostat_eta: 0.6,//   penalize_newline: true,//   // stop: ["\n", "user:"],//   numa: false,//   num_ctx: 1024,//   num_batch: 2,//   num_gqa: 1,//   num_gpu: 1,//   main_gpu: 0,//   low_vram: false,//   f16_kv: true,//   vocab_only: false,//   use_mmap: true,//   use_mlock: false,//   rope_frequency_base: 1.1,//   rope_frequency_scale: 0.8,//   num_thread: 8,// },});

参数名称	是否必填	说明
model	是	访问的模型名称
prompt	是	问题内容
stream	否	默认值：true，返回数据流。设置false，则返回对象数据
format	否	返回响应的格式。当前唯一接受的值是json
keep_alive	否	控制模型在请求后加载到内存中的时间（默认值：“5m”）
options	否	额外的模型参数
images	否	图片数组
role	否	角色身份。支持参数：system, user or assistant
其他…		自己看

options 参数说明

参考文档：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md#valid-parameters-and-values

8、调用测试

入参：

输出：

设备说明：

测试模型：codegemma:7b
CPU：i7-13700H（问答时占用很高）
内存：32G（实际占用1.5G样子，没啥压力）
时间：7B回复简单问题，问答模式响应时间5-10秒样子。对象返回1.5-2分钟（设置options中：mirostat_eta: 0.1 则用时短一点，但是回答内容也会减少，设置GPU加速，能在30秒内）。受限没有使用GPU速度较慢

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备注：

1、如果运行失败。电脑重启在 命令行 重新粘贴命令