前言

在数字化时代，大型语言模型的应用日益广泛，从自然语言处理到智能客服，再到科学研究，它们都发挥着至关重要的作用。然而，这些庞大的模型往往需要高性能的计算资源才能顺畅运行。幸运的是，Ollama应运而生，它通过Docker化部署的方式，让大型语言模型变得即插即用，极大地简化了AI应用的开发和部署过程。

一、Ollama简介

Ollama就像Docker将应用打包成“集装箱”，它将大型语言模型做成即插即用的模型容器。这种创新的方式不仅提高了模型的可用性，还降低了用户的使用门槛。与同类工具相比，Ollama的核心优势在于其出色的性能和灵活性。

二、Ollama与其他工具的对比

| 工具名称 | 核心优势 | 适用场景 | 是否开源 | 内存占用示例 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Ollama | Docker化部署，一键启动，快速原型开发 | 快速原型开发、中小型项目 | 是 | 7B模型≈5GB | | LM Studio | 开箱即用GUI界面，适合非技术人员 | GUI界面友好，适合非技术人员 | 否 | 7B模型≈6GB | | GPT4 | AllCPU模式性能优化，适合老旧设备 | 老旧设备救星，适合对性能要求不高但需要大模型的场景 | 是 | 7B模型≈4GB | | text-generation-webui | 超强自定义插件系统，适合极客玩家 | 极客玩家的实验室，适合对自定义功能有极高要求的场景 | 是 | 取决于加载方式 | | HuggingFace TGI | 工业级推理性能，适合生产环境部署 | 生产环境部署，适合需要稳定性和高性能的场景 | 是 | 需要GPU显存支撑 | | vLLM | Attention算法优化大师，适合学术研究基准测试 | 学术研究基准测试，适合需要进行深度研究的场景 | 是 | 极致显存优化 |

三、Ollama安装步骤

Step 1：环境变量配置

为了让Ollama能够在Windows 11系统上顺利运行，首先需要配置好环境变量。具体步骤如下：

1. 打开“控制面板” > “系统” > “高级系统设置”。
2. 点击“环境变量”按钮。
3. 在“系统变量”部分，点击“新建”按钮。
4. 输入变量名为“OLLAMA_MODELS”，变量值为Ollama的安装路径（如：D:\ollama）。

Step 2：下载并安装Ollama

1. 访问Ollama官网，下载与系统匹配的安装包，并将其放入D:\ollama文件夹中。
2. 打开命令提示符，导航到D:\ollama文件夹，执行以下命令：

cd D:\ollama
.\OllamaSetup.exe /dir=d:\ollama

3. 安装完成后，会自动运行Ollama。关闭之前的命令行窗口，重新打开一个新的命令行窗口，输入ollama -v查看版本信息，输入ollama -h查看命令帮助。

Step 3：下载并运行模型

进入Ollama的Models页面，选择你想部署的大模型，例如deepseek的7b模型。执行以下命令下载和运行该模型：

pull deepseek-r1:7b
run deepseek-r1:7b

执行完上述命令后，你可以在命令窗里面直接对话，看到显存直接“起飞”。

四、Open Webui安装步骤

为了提升用户体验，Ollama还提供了配套的Web客户端——Open Webui。以下是安装步骤：

Step 1：安装Docker

如果你已经安装了Docker，可以跳过这一步；如果没有，请访问Docker官网下载并安装Docker。

Step 2：安装Open Webui

执行以下命令下载并运行Open Webui：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

访问http://localhost:3000即可看到Web页面。创建的第一个用户即为管理员。

结语

通过以上步骤，你已经成功部署并运行了一个本地大模型。Ollama的即插即用特性使得AI应用的开发和部署变得更加高效和灵活。无论是快速原型开发、中小型项目，还是老旧设备的救星，Ollama都能为你提供出色的性能和用户体验。快来体验Ollama带来的便捷与魅力吧！