点击蓝色字关注“SQL数据库运维”，回复“SQL”获取2TB学习资源！
小伙伴们，随着DeepSeek模型的爆火，AI已经进一步普及，走进我们的生活，最近是不是也看到了很多AI部署教程，一步步教你在PC端本地部署DeepSeek大模型的文章，让你轻松实现AI对话搜索，这些文章里大部分都用到了一个Ollama的.exe程序客户端，屏幕前的你是不是只下载，并没有了解Ollama到底是个什么？下面一文让你彻底搞明白！（小羊驼的Logo非常可爱）
官方地址：https://ollama.com/
github地址：https://github.com/ollama/ollama
Ollama在GitHub上的“star”数量已经达到了125k，是一个非常高的成就，表明该项目在GitHub社区中受到了广泛的认可和关注。
其主要特点和功能包括：
简化部署：Ollama的目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
API支持：提供了一个简洁的API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。
API文档地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源。
现阶段所支持模型地址：https://ollama.com/library
模型导入与定制：支持从特定平台（如GGUF）导入已有的大型语言模型，例如今年爆火的DeepSeek大模型，兼容PyTorch或Safetensors深度学习框架，允许用户将基于这些框架训练的模型集成到Ollama中。此外，用户还可以为模型添加或修改提示，以引导模型生成特定类型或风格的文本输出。
举例参考地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/import.md
跨平台支持：提供针对macOS、Windows、Linux以及Docker的安装指南，确保用户能在多种操作系统环境下顺利部署和使用Ollama。
各版本下载地址：https://ollama.com/download
命令行工具与环境变量：通过命令行工具启动Ollama服务，并提供环境变量配置选项，用户可以根据需要进行修改。
通过提供便捷的模型管理、丰富的预建模型库、跨平台支持以及灵活的自定义选项，Ollama使得开发者和研究人员能够在本地环境中高效利用大型语言模型进行各种自然语言处理任务，而无需依赖云服务或复杂的基础设施设置。
备注：文中图片来源于官网截图或网络收集，如有雷同或侵犯了您的合法权益，请联系删除，谢谢配合！
点击关注“SQL数据库运维”，后台或浏览至公众号文章底部点击“发消息”回复关键字：进群，带你进入高手如云的技术交流群。后台回复关键字：SQL，获取学习资料。
动动小手点击加关注呦☟☟☟
