Описание
Ollama — это проект с открытым исходным кодом для загрузки и запуска больших языковых моделей локально, поддерживаемый под лицензией MIT на GitHub. На момент написания в репозитории более 181 000 звезд и более 18 000 форков, и он в основном написан на Go. Вместо хостингового чат-продукта Ollama является средой выполнения: он загружает веса модели, обслуживает их через локальный API и позволяет человеку или другой программе взаимодействовать с моделью непосредственно на своем компьютере.
Читать далее
Начало работы означает установку Ollama на macOS, Windows или Linux (через однострочный скрипт установки или ручную загрузку) или получение официального образа ollama/ollama из Docker Hub. После этого запуск "ollama run" с именем модели загружает и начинает сеанс чата с моделью, такой как Gemma, Llama, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral или gpt-oss, с текущим каталогом моделей, представленным на ollama.com/library. Ollama также предоставляет локальный REST API для программного запуска и управления моделями, а также официальные библиотеки Python (ollama-python) и JavaScript (ollama-js), чтобы разработчики могли вызывать работающую модель из своих приложений. Проект документирует свой CLI, REST API и формат Modelfile для настройки того, как модели импортируются и настраиваются, и поддерживает llama.cpp как один из своих движков вывода.
Помимо запуска одного сеанса чата, Ollama может быть запущен как локальная модель за существующими инструментами и агентами кодирования, такими как Claude Code, Codex, Copilot CLI, Droid и DeepSeek Harness, через команду "ollama launch", а общественный проект OpenClaw использует Ollama для запуска персонального AI-ассистента в чат-приложениях, таких как WhatsApp, Telegram, Slack и Discord. Большая экосистема сторонних интерфейсов строится на API Ollama, включая веб-чат UIs, такие как Open WebUI, LibreChat, big-AGI и NextChat, а также настольные клиенты, такие как AnythingLLM, Witsy и Cherry Studio. У Ollama есть активное сообщество в Discord, и его README приглашает участников открыть запрос на внесение изменений, чтобы добавить свои собственные интеграции. Поскольку он запускает модели на аппаратном обеспечении пользователя, доступные модели и скорость зависят от локальных вычислений и памяти, а не от уровня подписки.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеРаботает локально
- ПлатформыmacOS, Windows, Linux
Основные функции Ollama
Установщики с одной командой для macOS, Windows, Linux и Docker
Локальная библиотека моделей, охватывающая Llama, Gemma, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral и gpt-oss
"ollama run" CLI для мгновенной загрузки и общения с моделью
Локальный REST API для программного запуска и управления моделями
Официальные библиотеки Python (ollama-python) и JavaScript (ollama-js)
"ollama launch" интеграции с агентами кодирования, такими как Claude Code, Codex и Copilot CLI
Формат Modelfile для настройки и импорта моделей
Поддержка llama.cpp как движка вывода
Большая экосистема сторонних интерфейсов чата и настольных клиентов, построенная на его API
Начало работы с Ollama
Установите Ollama: Запустите скрипт установки или загрузите приложение для macOS, Windows или Linux (или получите образ Docker).
Получите модель: Запустите "ollama run" с именем модели, например gemma4, чтобы загрузить и начать общение с ней.
Вызовите из кода: Используйте REST API или библиотеки ollama-python или ollama-js, чтобы отправлять запросы чата из вашего приложения.
Запустите интеграцию: Запустите "ollama launch" с именем поддерживаемого инструмента, чтобы подключить Ollama к агенту кодирования, такому как Claude Code или Copilot CLI.
Просмотрите больше моделей: Проверьте ollama.com/library для полного, регулярно обновляемого каталога моделей.
Варианты использования Ollama
- Локальный чат LLM
- Бэкенд помощника по кодированию
- Интеграция приложения через API
- Персональный AI-ассистент
