|
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的发展与应用日益受到重视。它们不仅在文本生成、自然语言理解等方面展现出强大的能力，而且正逐渐成为推动智能化服务升级的关键技术。然而，对于许多开发者和小型企业来说，部署和维护一个高效的LLMs应用仍然是一项具有挑战性的任务。幸运的是，Ollama的出现为我们提供了一种快速部署本地LLMs应用的解决方案。
Ollama是一个功能强大的工具，它简化了LLMs应用的部署过程，使得开发者能够更加专注于模型的优化和应用场景的创新。通过Ollama，开发者可以轻松地在本地环境中搭建起一个完整的LLMs应用，无需担心复杂的配置和繁琐的维护工作。
使用Ollama部署本地LLMs应用的过程非常简单，首先登陆GitHub下载Ollama工具：
https://github.com/ollama/ollama
打开网页后，根据所用电脑的操作系统选择和下载Ollama安装程序：
安装好后，进入控制台（windows下）：
输入如下其中一个命令即可自动下载并运行所选择的大语言模型库：
假如下载的是llava，即可通过命令行的方式输入图像并给出对图像的理解：
如果你的电脑配置较低（如笔记本电脑），则可能要等一两分钟后才会有结果：
把大语言模型安装到本地环境运行就是如此简单！！！
利用Docker还可以把LLM安装到服务器中通过web界面来交互，详细方法可以参考：https://henrywithu.com/ollama-meets-llava-recognize-and-describe-your-images-locally/
安装大语言模型需要注意的是你的电脑配置，如果是安装7B模型，则需要至少8GB的可用内存，对于13B，需要16GB内存，对于33B，则需要32GB内存。
| 
