Deskripsi
Ollama adalah proyek sumber terbuka untuk mengunduh dan menjalankan model bahasa besar secara lokal, dikelola di bawah lisensi MIT di GitHub. Hingga saat ini, repositori ini memiliki lebih dari 181.000 bintang dan lebih dari 18.000 fork, dan ditulis terutama dalam Go. Alih-alih produk obrolan yang dihosting, Ollama adalah runtime: ia mengunduh bobot model, menyajikannya di belakang API lokal, dan memungkinkan seseorang atau program lain berinteraksi langsung dengan model di mesin mereka sendiri.
Baca Selengkapnya
Memulai berarti menginstal Ollama di macOS, Windows, atau Linux (melalui skrip instalasi satu baris atau unduhan manual), atau menarik gambar resmi ollama/ollama dari Docker Hub. Dari sana, menjalankan "ollama run" dengan nama model mengunduh dan memulai sesi obrolan dengan model seperti Gemma, Llama, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral, atau gpt-oss, dengan katalog model saat ini terdaftar di ollama.com/library. Ollama juga mengekspos REST API lokal untuk menjalankan dan mengelola model secara programatis, ditambah pustaka resmi Python (ollama-python) dan JavaScript (ollama-js) sehingga pengembang dapat memanggil model yang sedang berjalan dari aplikasi mereka sendiri. Proyek ini mendokumentasikan CLI, REST API, dan format Modelfile untuk menyesuaikan cara model diimpor dan dikonfigurasi, dan mendukung llama.cpp sebagai salah satu mesin inferensi backend-nya.
Selain menjalankan satu sesi obrolan, Ollama dapat diluncurkan sebagai model lokal di belakang alat dan agen pengkodean yang ada, seperti Claude Code, Codex, Copilot CLI, Droid, dan DeepSeek Harness, melalui perintah "ollama launch", dan proyek komunitas OpenClaw menggunakan Ollama untuk menjalankan asisten AI pribadi di berbagai aplikasi obrolan seperti WhatsApp, Telegram, Slack, dan Discord. Ekosistem besar antarmuka pihak ketiga dibangun di atas API Ollama, termasuk UI obrolan web seperti Open WebUI, LibreChat, big-AGI, dan NextChat, serta klien desktop seperti AnythingLLM, Witsy, dan Cherry Studio. Ollama memiliki komunitas Discord yang aktif, dan README-nya mengundang kontributor untuk membuka permintaan tarik untuk menambahkan integrasi mereka sendiri. Karena ia menjalankan model di perangkat keras pengguna sendiri, model dan kecepatan yang tersedia tergantung pada komputasi lokal dan memori daripada tingkat langganan.
- KategoriMLOps & Penerapan Model
- Model HargaOpen source
- PenerapanBerjalan lokal
- PlatformmacOS, Windows, Linux
Fitur Inti Ollama
Instalasi satu perintah untuk macOS, Windows, Linux, dan Docker
Perpustakaan model lokal mencakup Llama, Gemma, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral, dan gpt-oss
"ollama run" CLI untuk mengunduh dan mengobrol dengan model secara instan
REST API lokal untuk menjalankan dan mengelola model secara programatis
Pustaka resmi Python (ollama-python) dan JavaScript (ollama-js)
"ollama launch" integrasi dengan agen pengkodean seperti Claude Code, Codex, dan Copilot CLI
Format Modelfile untuk menyesuaikan dan mengimpor model
Dukungan untuk llama.cpp sebagai mesin inferensi backend
Ekosistem besar pihak ketiga dari antarmuka obrolan dan klien desktop yang dibangun di atas API-nya
Memulai dengan Ollama
Instal Ollama: Jalankan skrip instalasi atau unduh aplikasi untuk macOS, Windows, atau Linux (atau tarik gambar Docker).
Tarik model: Jalankan "ollama run" dengan nama model, misalnya gemma4, untuk mengunduh dan mulai mengobrol dengannya.
Panggil dari kode: Gunakan REST API, atau pustaka ollama-python atau ollama-js, untuk mengirim permintaan obrolan dari aplikasi Anda sendiri.
Luncurkan integrasi: Jalankan "ollama launch" dengan nama alat yang didukung untuk menghubungkan Ollama ke agen pengkodean seperti Claude Code atau Copilot CLI.
Jelajahi lebih banyak model: Periksa ollama.com/library untuk katalog model lengkap yang diperbarui secara berkala.
Kasus Penggunaan Ollama
- Obrolan LLM Lokal
- Backend asisten pengkodean
- Integrasi aplikasi melalui API
- Asisten AI pribadi
