Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。Ollama使得开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新的大语言模型，包括但不限于如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。Ollama支持在本地运行大型语言模型，不发送私有数据到第三方服务，提供了一个简单的命令行界面（CLI）以及一个REST API，用于与应用程序交互。它还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。
Ollama与其他大型语言模型服务的主要区别在于以下几个方面：
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本地部署：Ollama专注于在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM），这意味着用户可以在自己的设备上运行模型，保护数据隐私。
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多操作系统支持：Ollama支持多种操作系统，包括Mac、Linux和Windows，都能方便安装使用。
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多模型支持：Ollama支持多种流行的LLM模型，如Llama、Falcon等，用户可以根据自己的需求选择不同的模型，一键运行。
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易于使用：Ollama提供了直观的命令行界面，操作简单，上手容易。
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可扩展性：支持自定义配置，用户可以根据自己的硬件环境和模型需求进行优化。
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开源：Ollama的代码完全开放，用户可以自由查看、修改和分发。
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简化部署：Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
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轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
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API支持：提供了一个简洁的API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。
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预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源。
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模型导入与定制：支持从特定平台导入已有的大型语言模型，并兼容PyTorch或Safetensors深度学习框架，允许用户将基于这些框架训练的模型集成到Ollama中。
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跨平台支持：提供针对macOS、Windows（预览版）、Linux以及Docker的安装指南，确保用户能在多种操作系统环境下顺利部署和使用Ollama。
Ollama Linux 使用指南：
https://ollama.qianniu.city/doc/Ollama%20Linux%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97.html
AMD图形显卡驱动下载：windows和linux
https://www.amd.com/en/support/download/drivers.html
标签：语言,部署,大型,模型,AMD,用户,显卡,使用指南,Ollama From： https://blog.csdn.net/hkbbkk/article/details/143515776