2024-03-04
分类：人工智能
阅读(625) 评论(0)
近期，[OpenAI Translator](https://github.com/openai-translator/openai-translator) 和 [NextChat](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 相继支持了 Ollama 本地运行的[大型语言模型](/what-are-llm/)，这对「新手上路」的爱好者来说，又多了一种新玩法。
而且 Ollama on Windows（预览版）的推出，完全颠覆了在 Windows 设备上进行 AI 开发的方式，它为 AI 领域的探索者和普通的「试水玩家」指引了一条明确的道路。
什么是 Ollama？ {#0-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF-ollama%EF%BC%9F}
------------------------------------------------------------
Ollama 是一款开创性的人工智能（AI）和机器学习（ML）工具平台，它极大地简化了 AI 模型的开发和使用过程。
在技术社区里，AI 模型的硬件配置和环境搭建一直是个棘手的问题，而 Ollama 正是为了解决这样的关键需求而出现的：
* 它不仅提供了一系列工具，更重要的是，这些工具使用起来非常直观且高效，不管你是 AI 领域的专业人士还是初涉此道的新手，都能在 Ollama 上找到对应的支持。
* 不止于方便使用，Ollama 还让先进的 AI 模型和计算资源的获取不再局限于少数人。对于 AI 和 ML 社区而言，Ollama 的诞生具有里程碑意义，它推动了 AI 技术的普及，让更多的人能够去尝试和实践自己的 AI 创意。
为什么 Ollama 能够脱颖而出？ {#1-%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-ollama-%E8%83%BD%E5%A4%9F%E8%84%B1%E9%A2%96%E8%80%8C%E5%87%BA%EF%BC%9F}
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
在众多 AI 工具中，Ollama 凭借以下几个关键优势脱颖而出，这些特性不仅彰显了其独特性，更解决了 AI 开发者和爱好者们最常遇到的难题：
* **自动硬件加速**：Ollama 能自动识别并充分利用 Windows 系统中的最优硬件资源。无论你是配备了 NVIDIA GPU，还是 CPU 支持 AVX、AVX2 这样先进的指令集，Ollama 都能实现针对性优化，确保 AI 模型更加高效地运行。有了它，就不用再头疼于复杂的硬件配置问题了，你可以将更多的时间和精力都集中在项目本身。
* **无需虚拟化**：在进行 AI 开发时，以往常常需要搭建虚拟机或配置复杂的软件环境。而 Ollama 让这一切都不再成为阻碍，直接就能开始 AI 项目的开发，整个流程变得简单快捷。对于想尝试 AI 技术的个人或组织来说，这种便捷性降低了很多门槛。
* **接入完整的 Ollama 模型库** ：Ollama 为用户提供了丰富的 [AI 模型库](https://www.sysgeek.cn/google-gemma-open-models/)，包括像 [LLaVA 这样的先进图像识别模型](/google-gemma-open-models/)和 [Google 最新推出的 Gemma 模型](/google-gemma-open-models/)等。拥有这样一个全面的「武器库」，我们可以轻松尝试和应用各种开源模型，而不用自己费时费力地去搜寻整合。无论你想进行文本分析、图像处理，还是其他 AI 任务，Ollama 的模型库都能提供强有力的支持。
* **Ollama 的常驻 API**：在软件互联的今天，将 AI 功能整合到自己的应用中极具价值。Ollama 的常驻 API 大大简化了这一过程，它会在后台默默运行，随时准备将强大的 AI 功能与你的项目无缝对接，而无需额外的复杂设置。有了它，Ollama 丰富的 AI 能力会随时待命，能自然而然地融入你的开发流程，进一步提升工作效率。
Ollama 通过这些精心设计的功能特性，不仅解决了 AI 开发中的常见难题，还让更多的人能够轻松地接触和应用先进的 AI 技术，极大地扩展了 AI 的应用前景。
在 Windows 上使用 Ollama {#2-%E5%9C%A8-windows-%E4%B8%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8-ollama}
------------------------------------------------------------------------------
欢迎迈入 AI 和 ML 的新时代！接下来，我们将带你完成上手的每一步，还会提供一些实用的代码和命令示例，确保你一路畅通。
### 步骤 1：下载和安装 {#3-%E6%AD%A5%E9%AA%A4-1%EF%BC%9A%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E5%92%8C%E5%AE%89%E8%A3%85}
1访问 [Ollama Windows Preview](https://ollama.com/download/windows) 页面，下载`OllamaSetup.exe`安装程序。
2双击文件，点击「Install」开始安装。
 在 Windows 中安装 Ollama
3安装完成之后，就可以开始在 Windows 上使用 Ollama 了，是不是非常简单。
### 步骤 2：启动 Ollama 并获取模型 {#4-%E6%AD%A5%E9%AA%A4-2%EF%BC%9A%E5%90%AF%E5%8A%A8-ollama-%E5%B9%B6%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%A8%A1%E5%9E%8B}
要启动 Ollama 并从模型库中获取开源 AI 模型，请按以下步骤操作：
1在「开始」菜单中点击 Ollama 图标，运行后会在任务栏托盘中驻留一个图标。
 从开始菜单中启动 Ollama
2右键点击任务栏图标，选择「View log」打开命令行窗口。
3执行以下命令来运行 Ollama，并加载模型：
```
ollama run [modelname]
```
 运行 qwen:14b 模型
执行以上命令后，Ollama 将开始初始化，并自动从 [Ollama 模型库](https://ollama.com/library)中拉取并加载所选模型。一旦准备就绪，就可以向它发送指令，它会利用所选模型来进行理解和回应。
记得将`modelname`名称换成要运行的模型名称，常用的有：
\| 模型 \| 参数 \| 大小 \| 安装命令 \| 发布组织 \|
\|-------------\|------\|-------\|---------------------------\|--------------------------------------------------\|
\| Llama 2 \| 7B \| 3.8GB \| `ollama run llama2` \| Meta \|
\| Code Llama \| 7B \| 3.8GB \| `ollama run codellama` \| Meta \|
\| Llama 2 13B \| 13B \| 7.3GB \| `ollama run llama2:13b` \| Meta \|
\| Llama 2 70B \| 70B \| 39GB \| `ollama run llama2:70b` \| Meta \|
\| Mistral \| 7B \| 4.1GB \| `ollama run mistral` \| Mistral AI \|
\| mixtral \| 8x7b \| 26GB \| `ollama run mixtral:8x7b` \| Mistral AI \|
\| Phi-2 \| 2.7B \| 1.7GB \| `ollama run phi` \| Microsoft Research \|
\| LLaVA \| 7B \| 4.5GB \| `ollama run llava` \| Microsoft Research Columbia University Wisconsin \|
\| Gemma 2B \| 2B \| 1.4GB \| `ollama run gemma:2b` \| Google \|
\| Gemma 7B \| 7B \| 4.8GB \| `ollama run gemma:7b` \| Google \|
\| Qwen 4B \| 4B \| 2.3GB \| `ollama run qwen:4b` \| Alibaba \|
\| Qwen 7B \| 7B \| 4.5GB \| `ollama run qwen:7b` \| Alibaba \|
\| Qwen 14B \| 14B \| 8.2GB \| `ollama run qwen:14b` \| Alibaba \|
运行 7B 至少需要 8GB 内存，运行 13B 至少需要 16GB 内存。
### 步骤 3：使用模型 {#5-%E6%AD%A5%E9%AA%A4-3%EF%BC%9A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B}
如前所述，Ollama 支持通过各种各样的开源模型来完成不同的任务，下面就来看看怎么使用。
* **基于文本的模型**：加载好文本模型后，就可以直接在命令行里输入文字开始与模型「对话」。例如，阿里的 Qwen（通义千问）：
 输入文字开始与 qwen 模型对话
* **基于图像的模型**：如果你想使用图像处理模型，如 LLaVA 1.6，可以使用以下命令来加载该模型：
ollama run llava1.6
 使用 llava 1.6 模型分析图片
Ollama 会使用你选择的模型来分析这张图片，并给你一些结果，比如图片的内容和分类，图片是否有修改，或者其他的分析等等（取决于所使用的模型）。
### 步骤 4：连接到 Ollama API {#6-%E6%AD%A5%E9%AA%A4-4%EF%BC%9A%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E5%88%B0-ollama-api}
我们不可能只通过命令行来使用，将应用程序连接到 Ollama API 是一个非常重要的步骤。这样就可以把 AI 的功能整合到自己的软件里，或者在 [OpenAI Translator](https://github.com/openai-translator/openai-translator) 和 [NextChat](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 这类的前端工具中进行调用。
以下是如何连接和使用 Ollama API 的步骤：
* **默认地址和端口** ：Ollama API 的默认地址是`http://localhost:11434`，可以在安装 Ollama 的系统中直接调用。
* **修改 API 的侦听地址和端口**：如果要在网络中提供服务，可以修改 API 的侦听地址和端口。
1右击点击任务栏图标，选择「Quit Ollama」退出后台运行。
2使用`Windows + R`快捷键打开「运行」对话框，输出以下命令，然后按`Ctrl + Shift + Enter`以管理员权限启动「环境变量」。
```
C:\Windows\system32\rundll32.exe sysdm.cpl, EditEnvironmentVariables
```
3要更改侦听地址和端口，可以添加以下环境变量：
* 变量名：`OLLAMA_HOST`
* 变量值（端口）：`:8000`
 指定 Ollama API 侦听地址和端口
只填写端口号可以同时侦听（所有） IPv4 和 IPv6 的`:8000`端口。
要使用 IPv6，需要 Ollama 0.0.20 或更新版本。{#ub-styled-box-notification-content-85ac14d7-8727-4f3a-adc7-4e1f461f01d2}
4如果安装了多个模型，可以通过`OLLAMA_MODELS`变量名来指定默认模型。
5更改完之后，重新运行 Ollama。然后在浏览器中测试访问，验证更改是否成功。
 验证 API 工作状态
6示例 API 调用： 要使用 [Ollama API](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md)，可以在自己的程序里发送 HTTP 请求。下面是在「终端」里使用`curl`命令给 Gemma 模型发送文字提示的例子：
```
curl http://192.168.100.10:8000/api/generate -d '{
"model": "gemma:7b",
"prompt": "天空为什么是蓝色的？"
}'
```
 Ollama API 调用示例
返回响应的格式，目前只支持 Json 格式。{#ub-styled-box-notification-content-61bc9c42-f6f4-462d-b049-5b62d6b40b15}
### Ollama 的常用命令有： {#7-ollama-%E7%9A%84%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%91%BD%E4%BB%A4%E6%9C%89%EF%BC%9A}
```
# 查看 Ollama 版本
ollama -v
# 查看已安装的模型
ollama list
# 删除指定模型
ollama rm [modelname]
# 模型存储路径
# C:\Users\\.ollama\models
```
 Ollama 的常用命令
按照上述步骤，并参考命令示例，你可以在 Windows 上尽情体验 Ollama 的强大功能。不管是在命令行中直接下达指令，通过 API 将 AI 模型集成到你的软件当中，还是通过前端套壳，Ollama 的大门都已经为你敞开。
Ollama on Windows 的最佳实践 {#8-ollama-on-windows-%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5}
--------------------------------------------------------------------------------------------
要让 Ollama 在 Windows 上充分发挥最大潜力，需要注意以下几点最佳实践和技巧，这将帮助你优化性能并解决一些常见问题：
### 优化 Ollama 的性能： {#9-%E4%BC%98%E5%8C%96-ollama-%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%EF%BC%9A}
* **检查硬件配置**： 确保你的设备满足 Ollama 推荐的硬件要求，尤其是运行大型模型时。如果你有 NVIDIA GPU，还可以享受 Ollama 提供的自动硬件加速，大幅提升计算速度。
* **更新驱动程序**： 保持显卡驱动程序为最新版本，以确保与 Ollama 的兼容性和最佳性能。
* **释放系统资源**：运行大型模型或执行复杂任务时，请关闭不必要的程序，释放系统资源。
* **选择合适模型**：根据任务需求选择合适的模型。大参数模型虽然可能更准确，但对算力的要求也更高。对于简单任务，使用小参数模型更有效率。
### Ollama 常见问题解答 {#10-ollama-%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%A7%A3%E7%AD%94}
#### 安装问题
* 确保你的 Windows 系统是最新版本。
* 确保你拥有安装软件所需的权限。
* 尝试以管理员身份运行安装程序。
#### 模型加载错误
* 检查输入的命令是否正确。
* 确认模型名称与 Ollama 模型库中的名称相符。
* 检查 Ollama 版本并进行更新。
#### Ollama API 连接问题
* 确保 Ollama 正在运行。
* 检查侦听地址和端口，特别是端口是否被其他应用占用。
*** ** * ** ***
在本教程中，我们学习了如何在 Windows 上安装和使用 Ollama，包括安装 Ollama、执行基础命令、使用 Ollama 模型库，以及通过 API 连接 Ollama。建议你深入研究 Ollama，并尝试各种不同的模型。
Ollama 的潜力无限，借助它，你可以实现更多可能！
![]()
众生皆苦，唯有自渡！
51工具盒子
