前言
今天的主角，Ollama
Ollama Windows预览版出来一段时间了，官方的介绍是要求Windows 10 及以上版本。另外我的多篇文章都是基于Ollama测试的，
Ollama简介
Ollama 是一个开源框架，专门设计用于在本地运行大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）。它通过将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，优化了设置和配置细节，包括GPU使用情况，从而简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama 支持多种模型，例如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等，并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。
Ollama 的主要特点包括：
1. 多平台支持：Ollama 支持 macOS 和 Linux 平台，Windows 平台的预览版也已发布。安装过程简单，用户只需访问 Ollama 的官方网站下载相应平台的安装包即可。
2. 易于使用：通过简单的命令行操作，用户可以启动和运行大型语言模型。例如，要运行 Gemma 2B 模型，只需执行命令
ollama run gemma:2b
。3. Docker 容器部署：Ollama 设计用于在 Docker 容器中部署 LLM，使得部署和管理 LLM 的过程变得简单。
4. 基于 Go 语言开发：Ollama 是用 Go 语言编写的，它提供了类似于 Docker 的命令行交互方式，如 list、pull、push、run 等命令，使得模型的应用标准类似于 Docker。
5. 模型管理：Ollama 提供了一系列命令来管理模型，如列出模型列表、显示模型信息、拉取模型、推送模型、拷贝模型、删除模型等。
6. API 接口：基于 Go 语言中的 Web 框架 gin，Ollama 提供了一些 API 接口，允许用户像与 OpenAI 提供的接口那样进行交互。
7. 模型仓库：Ollama 提供了一个模型仓库，类似于 GitHub 或 DockerHub，用于存放和分享大模型。用户可以自定义模型并上传到仓库供他人使用。
8. 兼容性：Ollama 集成了 OpenAI 接口的兼容，允许用户利用与 OpenAI 集成的任何包来与 Ollama 进行交互。
9. 社区支持：Ollama 拥有活跃的社区，开发者可以通过提交 PR（Pull Request）来改进和扩展框架的功能。
ARM64 Windows下安装Ollama
本次测试在UTM 安装的Windows 11虚拟机（ARM64位）中完成。
安装Ollama
直接双击 OllamaSetup.exe， 报错，
查代码，得知OllamaSetup.exe[1] 是使用Inno Setup[2] 打包，第一时间想到 Inno Setup Unpacker[3] （一个可以解压缩由 Inno Setup 打包的 .exe
文件的工具）。
使用很简单
innounp.exe -x OllamaSetup.exe
程序会解压缩到当前目录下的{app}
目录（没错，目录名带了花括号）,
体验Ollama
解压缩就等于安装好了，经测试可以正常使用 其中 ollama app.exe
为运行server的应用，常驻系统托盘，
ollama.exe
为核心程序，用法如下，
Usage:
ollama [flags]
ollama [command]
Available Commands:
serve Start ollama 运行ollama服务
create Create a model from a Modelfile 从Modelfile创建模型
show Show information for a model 显示模型信息
run Run a model 运行模型（模型不存在，则自动下载）
pull Pull a model from a registry 从注册表下载模型
push Push a model to a registry 将本地模型推送到注册表
list List models 显示本地安装了哪些模型
cp Copy a model 拷贝模型
rm Remove a model 删除模型
help Help about any command 帮助
Flags:
-h, --help help for ollama
-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
做个测试
ollama run gemma:2b
从截屏可以看出，我是在虚拟机下完成的测试：
• CPU：1.00 GHz ARM 64
• 内存：4.00 GB
• 系统：Windows 11 Pro，
• 模型：是Google 的Gemma 2
这个效果还满意吧。
模型推荐
• 阿里千文：qwen:2b, qwen:7b, qwen:14b 或者别版本， 自己测试哪个可以跑起来。
• Google ：gemma:2b 和gemma:7b
客户端
官方推荐open-webui[4]
这个一般建议在Docker里运行，如果本地运行，需要准备的环境比较复杂，因为它同时依赖Python和Node.js
我推荐chatbox[5]
后记
打算写这篇文章的时候，还在想，这有意义吗？虚拟机里跑那么慢，写完了才想起来，其实微软的Surface 就是ARM 64的，顺便搜了下，发现还是有不少品牌使用ARM 64 CPU的，比如华为， 小米，联想，华硕，Dell等。
引用链接
[1]
OllamaSetup.exe: https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe[2]
Inno Setup: https://jrsoftware.org/isinfo.php[3]
Inno Setup Unpacker: https://innounp.sourceforge.net/[4]
open-webui: https://github.com/open-webui/open-webui[5]
https://chatboxai.app/zh/install?download=win64#: https://chatboxai.app/zh/install?download=win64
