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如何安裝 Ollama

開發者最愛的本地 LLM:一條指令即可下載並運行 Llama、Qwen、Gemma、DeepSeek 等,並內建 API。
文字模型(LLM)
Windows
Mac
Linux
授權:MIT

Ollama 是什麼?

Ollama 是一款免費開源工具,能以單一指令在本地運行大型語言模型,例如 ollama run llama3。它管理模型下載、GPU 加速及本地 REST API,大多數 AI 應用都能與之對接。起初是命令列工具,現在也提供簡單的桌面應用程式,支援 Mac 和 Windows 的聊天視窗,並可搭配多種第三方介面如 Open WebUI。
Ollama 適合開發者、愛好者及任何想用本地模型作為其他軟體後端的人。如果想要開箱即用的完整聊天介面,LM Studio 會更舒適,但 Ollama 較輕巧且易於腳本化。

你需要什麼

macOS 12 或更新版本(建議 Apple Silicon)、Windows 10 或 11,或 Linux。7B 模型需 8 GB 記憶體,13B 需 16 GB,33B 需 32 GB;NVIDIA 或 AMD GPU 可大幅加速生成。模型大小介於 2 到 40 GB。

如何取得並安裝 Ollama

  1. 從 ollama.com 下載 Mac 或 Windows 版 Ollama 並執行安裝程式,Linux 則執行網站上的安裝腳本。
  2. 打開終端機(或 Ollama 應用程式)並輸入 ollama run llama3.2(或庫頁面上的其他模型名稱);模型會下載並顯示聊天提示。
  3. 瀏覽 ollama.com 上的模型庫,尋找 Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek、Phi 及視覺模型,每個模型都有對應的執行指令。
  4. 可選:安裝如 Open WebUI 的網頁介面,連接 Ollama 並在瀏覽器中提供類 ChatGPT 的頁面。
請只從本頁的官方連結下載。其他來源的安裝檔可能過時或被竄改。ModelTrends.ai 不託管任何檔案。

如何使用 Ollama

  1. 在終端機或應用程式視窗中聊天;輸入 /bye 可退出終端機聊天。
  2. 用 ollama list 列出已下載模型,ollama rm name 移除模型,ollama pull name 下載新模型。
  3. 選擇符合您硬體的尺寸標籤,例如 qwen2.5:7b 或 qwen2.5:14b;較小標籤適合較小機器。
  4. 從您自己的腳本使用 http://localhost:11434 的 API(與 OpenAI 相容),或將 Open WebUI、Continue 或 Zed 等應用程式指向它。
  5. 用 Modelfile 設定系統提示和參數,然後執行 ollama create myname -f Modelfile 建立自訂模型。
  6. 視覺模型(llava、llama3.2-vision、qwen2.5vl)可接受圖片:將檔案拖入聊天視窗或在終端機中傳入路徑。

技巧與常見問題

  • 設定 OLLAMA_MODELS 可將模型資料夾移至更大容量的硬碟。
  • 若 GPU 未被使用,請確認您的驅動程式為最新;ollama ps 可顯示模型是否在 GPU 或 CPU 上運行。
  • 除非需要長文件,否則保持上下文視窗(num_ctx)適中;它對記憶體影響最大。
  • Ollama 可透過 Modelfile 中的 FROM 行匯入您自行下載的 GGUF 檔案。

Ollama 指南

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可在 Ollama 中執行的模型

Ollama 運行本目錄 Text / LLM 下開放文字模型中,已發佈於其庫或可用 GGUF 檔案的模型,涵蓋 Llama、Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek 及大多數其他模型。
這些連結指向開發者自己的網站。ModelTrends.ai 與他們沒有關聯,也不託管任何軟體。

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