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Ollama：大语言模型的管理与部署利器
随着大语言模型（LLM）的日益普及，如何高效管理、部署和使用这些模型成为了研究者、开发者和爱好者们关注的焦点。在这一背景下，Ollama应运而生，作为一款开源的LLM服务工具，它致力于简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用门槛。
一、Ollama简介
Ollama是一个开源的大语言模型（LLM）服务工具，用于简化在本地运行、管理和部署大语言模型的流程。通过Ollama，用户可以轻松地在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等。
二、Ollama的基本功能
1. 模型管理：Ollama提供了强大的模型管理功能，可以方便地列出本地大模型列表、删除单个模型、复制模型等。
2. 模型下载与导入：支持从远程仓库下载模型，也支持通过GGUF和safetensors模型文件导入。
3. 模型运行：可以方便地启动本地模型，并通过终端对话界面进行对话。
4. WebUI部署：Ollama提供了可视化的Web对话界面，方便用户进行模型体验。
5. 客户端API应用：提供了HTTP访问服务，支持Python和Java等客户端应用。
三、Ollama的安装与使用
1. 安装：访问Ollama下载并安装Ollama。
2. 模型管理：使用Ollama命令进行模型管理，如列出本地模型、删除模型等。
3. 模型下载与导入：可以直接从远程仓库下载模型，也可以通过GGUF和safetensors文件导入模型。
4. 模型运行与WebUI部署：使用Ollama命令启动模型，并通过终端或Web界面进行对话。
5. 客户端API应用：使用curl或其他语言调用Ollama的API接口，进行模型推理。
四、Ollama与Llama的关系
Llama是Meta公司开源的一个通用大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于Llama模型）的管理和运维工具。它们之间的关系是：Llama是大语言模型的一个实例，而Ollama是管理和部署大语言模型的工具，它们只是名字部分相同而已。
Ollama作为一款开源的大语言模型服务与部署工具，为大语言模型的开发者、研究者和爱好者提供了极大的便利。通过Ollama，用户可以轻松地在本地环境管理和部署大语言模型，降低使用门槛，加速大语言模型的应用与推广。
一、Python API应用
要将Ollama集成到Python应用中，只需遵循以下简单两步：
第一步：安装Python依赖包。
通过pip命令轻松安装：
shell
pip install ollama
第二步：使用Ollama接口，实现流式输出。
导入必要的模块：
python
import ollama
流式输出函数定义如下：
python
def api_generate(text: str):
print(f'提问：{text}')
stream = ollama.generate(stream=True, model='qwen:7b', prompt=text)
print('--')
for chunk in stream:
if not chunk['done']:
print(chunk['response'], end='', flush=True)
else:
print('')
print('--')
print(f'总耗时：{chunk["total_duration"]}')
print('--')
当您运行此程序并传入问题，如“天空为什么是蓝色的？”时，将触发Ollama API生成答案。
二、Java API应用（SpringBoot应用）
对于Java开发者，集成Ollama到SpringBoot应用中也非常简单，只需以下三个步骤：
第一步：在总pom.xml文件中添加SpringBoot Starter依赖。具体如下：
xml
io.springboot.ai
spring-ai-ollama-spring-boot-starter
1.0.0
第二步：在SpringBoot的配置文件application.properties中添加Ollama的配置信息。例如：
properties
server.port=8088
spring.application.name=NTopicBootX
spring.ai.ollama.base-url=localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen:0.5b
这里指定了Ollama API的地址、端口以及默认模型（模型需在本地已存在）。
第三步：使用OllamaChatClient进行文字生成或对话。在Controller类中，您可以定义不同的方法来处理来自不同端点的请求。例如：
