Ollama 本地模型运行

Ollama 是最简单的本地运行 LLM 的工具，一行命令就能跑开源模型。

为什么用 Ollama

• 安装简单（比 Docker 还简单）
• 支持所有主流开源模型
• 提供 REST API（可以当成本地版的 OpenAI API）
• 支持 GPU 加速
• 数据完全本地（隐私安全）

安装

macOS

brew install ollama

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows

下载安装包：ollama.com/download

快速开始

# 运行 Llama 3.1（会自动下载）
ollama run llama3.1

# 运行 Qwen2（中文好）
ollama run qwen2

# 运行 Phi-3（微软出品，小但强）
ollama run phi3

# 列出已安装的模型
ollama list

# 删除模型
ollama rm llama3.1

常用模型

模型	大小	特点
llama3.1:8b	4.7GB	通用，推荐
llama3.1:70b	40GB	能力强，需要大显存
qwen2:7b	4.4GB	中文好
qwen2:72b	41GB	中文最强开源
phi3:mini	2.3GB	小，快
mistral:7b	4.1GB	英文好

API 使用

Ollama 启动后会监听 http://localhost:11434，提供兼容 OpenAI 的 API：

import requests

# 生成回答
response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "llama3.1",
        "prompt": "什么是 RAG？",
        "stream": False
    }
)

print(response.json()["response"])

兼容 OpenAI API

from openai import OpenAI

# 指向本地 Ollama
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # 随便填
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "什么是 RAG？"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

自定义模型

创建 Modelfile（类似 Dockerfile）：

FROM llama3.1

# 设置系统提示词
SYSTEM "你是一位 Java 技术专家，回答要简洁明了。"

# 设置参数
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096

# 构建自定义模型
ollama create my-java-expert -f Modelfile

# 运行
ollama run my-java-expert

与 LangChain 集成

from langchain_community.llms import Ollama

llm = Ollama(model="llama3.1")

# 直接使用
print(llm("什么是 RAG？"))

# 在 Chain 中使用
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate(
    template="用一句话解释：{concept}",
    input_variables=["concept"]
)

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
print(chain.run("Transformer"))

硬件要求

模型	最低 RAM	推荐 GPU	推理速度
7B	8GB	无（CPU 可用）	慢
7B	8GB	GTX 3060	快
13B	16GB	RTX 3090	快
70B	64GB	A100	快

相关资源

• Ollama 官网
• Ollama 模型库
• Ollama GitHub