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ollama安裝包

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• 類型：軟件 應用工具
• 版本：v0.9.0 windows國內鏡像中文版
• 大?。?/i>979.92M
• 更新：2025-07-21 03:04
• 語言：中文
• 等級：
• 平臺：Win11, Win10, Win7, Win8
• 廠商：Facebook AI Research
• 中文名：ollama

特別說明

ollama國內鏡像下載中文版安裝包來了，是Facebook AI Research公司開發的模型工具，ollama官網下載很慢，小編花費半天時間總算下載下來分享給大家；大家注意ollama只是一個工具，他內置了多種llm大型語言模型，也可以導入本地模型文件使用，注意不能直接導入，需要編寫一個配置文件，再來導入！還可以通過安裝ollama，來實現deepseek本地部署使用！

ollama是什么

ollama是一個開源的大型語言模型（LLM）本地化部署與管理工具，旨在簡化在本地計算機上運行和管理大語言模型的流程。它支持多種主流開源模型（如Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen等），并通過命令行工具、API接口及豐富的社區生態，為開發者、研究人員和愛好者提供了高效、靈活的本地AI應用開發環境。

ollama安裝教程

解壓后，運行ollamasetup.exe；

彈出安全警告，點擊“運行”；

開始安裝，點擊“install”，片刻后就能安裝完成。

ollama本地部署教程

如搭配DeepSeek使用，DeepSeek模型版本有許多：比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b 671b，版本越高越強大，但是對電腦GPU要求也越高。根據你電腦的配置選擇合適的版本，每一個版本都對應一個安裝命令，把它復制下來。

DeepSeek-R1

ollama run deepseek-r1:671b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run deepseek-r1:14b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run deepseek-r1:32b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

ollama run deepseek-r1:70b

然后在CMD命令框，輸入上述命令。例如：ollama run deepseek-r1:1.5b，便可以自動在線部署安裝。

部署成功后，我們可以使用命令窗口直接輸入你想問的問題。

ollamawindows版功能

API與多語言支持

RESTAPI：兼容OpenAI接口標準，開發者可通過/api/generate和/api/chat接口生成文本或實現對話功能。

客戶端集成：支持Python、Java、C#等語言調用，便于與其他應用程序（如Web界面、桌面客戶端）集成。

硬件加速與資源優化

GPU加速：在支持CUDA或Metal的設備上，可通過GPU顯著提升推理速度。

資源管理：通過環境變量（如OLLAMA_KEEP_ALIVE控制模型內存駐留時間、OLLAMA_MAX_VRAM限制顯存占用）優化硬件資源使用。

本地化部署

Ollama支持在macOS、Linux和Windows（預覽版）系統上運行，無需依賴云端服務。用戶可通過Docker容器或直接安裝包部署，確保數據隱私與低延遲響應。

模型管理便捷

模型倉庫：提供預構建的模型庫（如Llama3、Phi3、Gemma2等），用戶可通過ollamapull快速下載。

自定義模型：支持通過Modelfile定義模型參數（如溫度值、系統提示），并基于現有模型創建個性化版本。例如，可讓模型以特定角色（如馬里奧）回答問題。

多模型并行：支持同時加載多個模型，并通過調整num_ctx參數控制上下文長度。

ollama本地部署需要什么配置

硬件要求

內存：最低8GB內存，推薦16GB或更高

顯卡：支持NVIDIA和AMD顯卡，建議使用至少8GB顯存的顯卡，如NVIDIA的30、40系列或AMD的T4、V100、A10等系列

處理器：最低8核處理器，推薦16核或更高

存儲：至少100GB的存儲空間

軟件依賴

Docker：某些功能可能需要Docker支持

Python：用于高級功能開發

應用場景

企業知識庫與RAG應用

結合檢索增強生成（RAG）技術，本地部署模型可安全處理敏感數據。例如，使用OllamaRAGChatbot與本地PDF文件交互。

多模態與代碼生成

支持多模態模型（如LLaVA）分析圖像，或通過CodeLlama生成代碼片段9。

本地對話與開發測試

通過命令行直接運行模型（如ollamarunllama3），或使用Web客戶端（如LobeChat、OpenWebUI）實現可視化交互。

關于我們

Ollama憑借其本地化部署、靈活配置和豐富的社區支持，成為探索大語言模型的理想工具。對于初學者，建議從輕量級模型（如Mistral7B）入手，逐步熟悉命令與API；企業用戶可結合RAG和私有化部署，構建安全高效的AI應用。

軟件截圖

相關版本

多平臺下載

• 電腦版

  ollama安裝包 電腦版
• Mac版

  ollama mac安裝包

• Linux版

  ollama linux 離線安裝包

• 包名：
• MD5：eb4074bfc896e289f48811448f8f5ec4

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