如何用Ollama部署本地大模型

前言

Ollama 是一个强大的工具，让你能够在本地运行各种大型语言模型 (LLMs)，无需依赖云端服务。本文将详细介绍如何使用 Ollama，并重点讲解如何在以下平台和工具中集成和使用它：

  • AnythingLLM: 将 Ollama 作为本地 LLM 后端，打造你的私人 AI 助手。
  • VSCode Cline: 在 VSCode 中使用 Ollama 进行代码补全、文档生成等操作。
  • Obsidian S2B: 将 Ollama 与 Obsidian 结合，提升你的笔记和知识管理效率。
  • 浏览器: 通过浏览器扩展或插件，随时随地使用 Ollama 的强大功能。

一、Ollama 的安装与配置

  1. 下载与安装: 访问 Ollama 官网 (https://ollama.ai) 下载适合你操作系统的安装包，并按照提示完成安装。
  2. 模型下载: 使用 ollama pull 命令下载你需要的模型，例如 ollama pull llama2 下载 LLaMA 2 模型。
  3. 运行模型: 使用 ollama run <模型名称> 命令运行模型，例如 ollama run llama2 运行 LLaMA 2 模型。

二、在 AnythingLLM 中使用 Ollama

  1. 安装 AnythingLLM: 访问 AnythingLLM 官网 (https://anythingllm.ai) 下载并安装。
  2. 配置 Ollama 后端: 在 AnythingLLM 的设置中，选择 “Local” 作为 LLM 提供商，并填写 Ollama 的 API 地址 (默认为 http://localhost:11434)。
  3. 选择模型: 在 AnythingLLM 的模型选择界面，选择你已下载并运行的 Ollama 模型。
  4. 开始使用: 现在你可以在 AnythingLLM 中使用 Ollama 模型进行对话、生成文本等操作。

三、在 VSCode Cline 中使用 Ollama

  1. 安装 VSCode Cline 扩展: 在 VSCode 扩展商店中搜索 “Ollama” 并安装。
  2. 配置 Ollama: 在扩展设置中，填写 Ollama 的 API 地址 (默认为 http://localhost:11434)。
  3. 使用 Ollama: 在 VSCode 中，你可以使用快捷键或右键菜单调用 Ollama 进行代码补全、文档生成、代码解释等操作。

四、在 Obsidian S2B 中使用 Ollama

  1. 安装 Obsidian S2B 插件: 在 Obsidian 社区插件商店中搜索 “Ollama” 并安装。
  2. 配置 Ollama: 在插件设置中，填写 Ollama 的 API 地址 (默认为 http://localhost:11434)。
  3. 使用 Ollama: 在 Obsidian 中，你可以使用命令面板或快捷键调用 Ollama 进行笔记生成、内容总结、文本翻译等操作。

五、在浏览器中使用 Ollama

  1. 安装浏览器扩展: 访问 Chrome 或 Firefox 扩展商店，搜索 “Ollama” 并安装。
  2. 配置 Ollama: 在扩展设置中，填写 Ollama 的 API 地址 (默认为 http://localhost:11434)。
  3. 使用 Ollama: 在浏览器中，你可以使用扩展图标或右键菜单调用 Ollama 进行网页内容总结、文本翻译、问题解答等操作。

六、总结

Ollama 为本地运行大型语言模型提供了便捷的解决方案，通过与 AnythingLLM、VSCode Cline、Obsidian S2B 以及浏览器的集成，你可以将 Ollama 的强大功能应用到各种场景中，提升工作效率和创造力。

注意: 使用本地 LLM 需要一定的硬件资源，建议使用性能较好的电脑。