Ollama 基本概念

Ollama 是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。

通过 Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

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1. 模型（Model）

在 Ollama 中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。

Ollama 支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：

• deepseek-v3：深度求索提供的大型语言模型，专门用于文本生成任务。
• LLama2：Meta 提供的大型语言模型，专门用于文本生成任务。
• GPT：OpenAI 的 GPT 系列模型，适用于广泛的对话生成、文本推理等任务。
• BERT：用于句子理解和问答系统的预训练模型。
• 其他自定义模型：用户可以上传自己的自定义模型，并利用 Ollama 进行推理。

模型的主要功能：

• 推理（Inference）：根据用户输入生成输出结果。
• 微调（Fine-tuning）：用户可以在已有模型的基础上使用自己的数据进行训练，从而定制化模型以适应特定的任务或领域。

模型通常是由大量参数构成的神经网络，通过对大量文本数据进行训练，能够学习语言规律并进行高效的推理。

Ollama 支持的模型可以访问：library

点击模型，可以查看到下载的命令：

下表列出一些模型的下载命令：

模型	参数	大小	下载命令
Llama 3.3	70B	43GB	ollama run llama3.3
Llama 3.2	3B	2.0GB	ollama run llama3.2
Llama 3.2	1B	1.3GB	ollama run llama3.2:1b
Llama 3.2 Vision	11B	7.9GB	ollama run llama3.2-vision
Llama 3.2 Vision	90B	55GB	ollama run llama3.2-vision:90b
Llama 3.1	8B	4.7GB	ollama run llama3.1
Llama 3.1	405B	231GB	ollama run llama3.1:405b
Phi 4	14B	9.1GB	ollama run phi4
Phi 3 Mini	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Gemma 2	2B	1.6GB	ollama run gemma2:2b
Gemma 2	9B	5.5GB	ollama run gemma2
Gemma 2	27B	16GB	ollama run gemma2:27b
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Moondream 2	1.4B	829MB	ollama run moondream
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

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2. 任务（Task）

Ollama 支持多种 NLP 任务。每个任务对应模型的不同应用场景，主要包括但不限于以下几种：

• 对话生成（Chat Generation）：通过与用户交互生成自然的对话回复。
• 文本生成（Text Generation）：根据给定的提示生成自然语言文本，例如写文章、生成故事等。
• 情感分析（Sentiment Analysis）：分析给定文本的情感倾向（如正面、负面、中立）。
• 文本摘要（Text Summarization）：将长文本压缩为简洁的摘要。
• 翻译（Translation）：将文本从一种语言翻译成另一种语言。

通过命令行工具，用户可以指定不同的任务，并加载不同的模型来完成特定任务。

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3. 推理（Inference）

推理是指在已训练的模型上进行输入处理，生成输出的过程。

Ollama 提供了易于使用的命令行工具或 API，使用户可以快速向模型提供输入并获取结果。

推理是 Ollama 的主要功能之一，也是与模型交互的核心。

推理过程：

1. 输入：用户向模型提供文本输入，可以是一个问题、提示或者对话内容。
2. 模型处理：模型通过内置的神经网络根据输入生成适当的输出。
3. 输出：模型返回生成的文本内容，可能是回复、生成的文章、翻译文本等。

Ollama 通过 API 或 CLI 与本地模型交互，能够让用户轻松实现推理任务。

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4. 微调（Fine-tuning）

微调是指在一个已预训练的模型上，基于特定的领域数据进行进一步的训练，以便使模型在特定任务或领域上表现得更好。

Ollama 支持微调功能，用户可以使用自己的数据集对预训练模型进行微调，来定制模型的输出。

微调过程：

1. 准备数据集：用户准备特定领域的数据集，数据格式通常为文本文件或 JSON 格式。
2. 加载预训练模型：选择一个适合微调的预训练模型，例如 LLama2 或 GPT 模型。
3. 训练：使用用户的特定数据集对模型进行训练，使其能够更好地适应目标任务。
4. 保存和部署：训练完成后，微调过的模型可以保存并部署，供以后使用。

微调有助于模型在处理特定领域问题时表现得更加精确和高效。