Ollama是一款功能强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地部署和运行大型语言模型（LLM）。这款软件的出现，极大地降低了普通开发者使用大语言模型的门槛，使得本地部署和体验大模型变得简单易行。无论是对于想要搭建自己AI应用的开发者，还是希望针对特定任务调优模型的科研人员，Ollama都是一个不可或缺的工具。
首先，Ollama具备跨平台的能力，支持在Windows、Linux和MacOS等多个操作系统上运行。这意味着用户无需担心自己的操作系统与Ollama不兼容的问题，可以轻松地在不同平台上部署和使用大型语言模型。此外，Ollama还提供了丰富的模型库，涵盖了Llama、Gemma、Phi等多种大型语言模型，用户可以在Ollama的官方模型库（https://ollama.com/library）中直接下载并使用这些模型。同时，Ollama还支持用户上传自己的模型，无论是huggingface等地方的ggml格式模型，还是基于PyTorch等格式的模型，都可以通过一定的转换后导入到Ollama中使用。
在功能方面，Ollama同样表现出色。它允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数，如temperature、top_p等，从而调节模型生成效果。这种灵活性使得用户可以根据自己的需求对模型进行个性化适配。此外，Ollama还支持多GPU并行推理加速，在多卡环境下，用户可以设置环境变量来指定特定GPU进行推理，从而进一步提高模型的运行效率。
除了基本的模型运行功能外，Ollama还提供了模型创建、显示信息、推送到注册表等高级功能。用户可以使用“ollama create”命令从Modelfile创建模型，使用“ollama show”命令查看模型信息，以及使用“ollama push”命令将模型推送到注册表。这些功能使得Ollama成为了一个功能齐全的模型管理平台。
值得一提的是，Ollama还提供了多种接口访问方式，包括本地CLI、HTTP接口以及通过OpenAI客户端的集成。这使得用户可以通过多种方式访问和使用Ollama的推理服务，极大地提高了使用的便捷性。同时，Ollama还支持通过环境变量进行配置，用户可以根据自己的需求自定义推理设备（GPU/CPU）、缓存路径、并发数、日志级别等参数，从而进一步优化模型的运行效果。
总的来说，Ollama是一款功能强大、易于使用的大型语言模型部署工具。它具备跨平台支持、丰富的模型库、灵活的参数配置、高效的推理加速以及多种接口访问方式等优点，使得用户可以在本地轻松部署和运行大型语言模型。如果你对大型语言模型感兴趣，或者希望在自己的项目中应用这些模型，那么Ollama绝对是一个值得尝试的工具。
下面来说下教程。下载好安装文件一路安装好
安装后，打开cmd 输入ollama
如果出现下面的提示就表示安装好了
然后打开官方模型库
选一个你想安装的模型
比如我选最近很火的 deepseek-r1
如图所示
然后复制到cmd那里窗口
这就开始在下载了。慢慢等待即可，无需魔法就可以下载
这样就是已经安装完毕了
下面就看你们的发挥了
如果下次运行的话，还是输入那个命令 ollama run deepseek-r1:8b
是不是超级简单？那还等什么？
