描述
Ollama 是一个开源项目,用于在本地下载和运行大型语言模型,遵循 MIT 许可证在 GitHub 上维护。截至目前,该仓库已有超过 181,000 个星标和超过 18,000 个分支,主要使用 Go 语言编写。Ollama 不是一个托管的聊天产品,而是一个运行时:它下载模型的权重,通过本地 API 提供服务,并允许用户或其他程序直接在自己的机器上与模型进行交互。
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开始使用意味着在 macOS、Windows 或 Linux 上安装 Ollama(通过一行安装脚本或手动下载),或者从 Docker Hub 拉取官方的 ollama/ollama 镜像。从那里,运行 "ollama run" 并指定模型名称即可下载并启动与 Gemma、Llama、Qwen、DeepSeek、GLM、MiniMax、Mistral 或 gpt-oss 等模型的聊天会话,当前的模型目录可在 ollama.com/library 查看。Ollama 还提供了一个本地 REST API,用于以编程方式运行和管理模型,以及官方的 Python(ollama-python)和 JavaScript(ollama-js)库,以便开发者可以从自己的应用程序调用正在运行的模型。该项目记录了其 CLI、REST API 和用于自定义模型导入和配置的 Modelfile 格式,并支持 llama.cpp 作为其后端推理引擎之一。
除了运行单个聊天会话外,Ollama 还可以作为现有编码工具和代理的本地模型启动,例如通过 "ollama launch" 命令与 Claude Code、Codex、Copilot CLI、Droid 和 DeepSeek Harness 等工具集成,社区项目 OpenClaw 使用 Ollama 在 WhatsApp、Telegram、Slack 和 Discord 等聊天应用中运行个人 AI 助手。一个庞大的第三方接口生态系统建立在 Ollama 的 API 之上,包括 Open WebUI、LibreChat、big-AGI 和 NextChat 等网页聊天用户界面,以及 AnythingLLM、Witsy 和 Cherry Studio 等桌面客户端。Ollama 拥有一个活跃的 Discord 社区,其 README 邀请贡献者提交拉取请求以添加自己的集成。由于它在用户自己的硬件上运行模型,因此可用的模型和速度取决于本地计算和内存,而不是订阅级别。
- 类别MLOps 与模型部署
- 定价模式开源
- 部署本地运行
- 平台macOS, Windows, Linux
Ollama的核心功能
适用于 macOS、Windows、Linux 和 Docker 的一键安装程序
本地模型库涵盖 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek、GLM、MiniMax、Mistral 和 gpt-oss
"ollama run" CLI 可立即下载并与模型聊天
用于以编程方式运行和管理模型的本地 REST API
官方 Python(ollama-python)和 JavaScript(ollama-js)库
"ollama launch" 与 Claude Code、Codex 和 Copilot CLI 等编码代理的集成
用于自定义和导入模型的 Modelfile 格式
支持 llama.cpp 作为后端推理引擎
建立在其 API 之上的大型第三方聊天接口和桌面客户端生态系统
Ollama入门
安装 Ollama:运行安装脚本或下载适用于 macOS、Windows 或 Linux 的应用程序(或拉取 Docker 镜像)。
拉取模型:运行 "ollama run" 并指定模型名称,例如 gemma4,以下载并开始与其聊天。
从代码调用:使用 REST API,或使用 ollama-python 或 ollama-js 库,从您的应用程序发送聊天请求。
启动集成:运行 "ollama launch" 并指定支持的工具名称,将 Ollama 连接到 Claude Code 或 Copilot CLI 等编码代理。
浏览更多模型:查看 ollama.com/library 获取完整的、定期更新的模型目录。
Ollama的使用案例
- 本地 LLM 聊天
- 编码助手后端
- 通过 API 的应用集成
- 个人 AI 助手








