书生大模型
上海人工智能实验室推出的系列AI模型涵盖自然语言处理、计算机视觉、多模态融合等前沿领域。该系列模型基于自主研发的底层架构，具备强大的泛化能力和高效的推理性能，在多个国际基准测试中达到领先水平。这些模型支持科研创新和产业应用，提供从基础研究到实际落地的完整解决方案。目前已在医疗、金融、教育等多个行业实现商业化部署，持续推动AI技术产业升级。
Ollama是一个用于在本地计算机上运行大型语言模型的命令行工具，允许用户下载并本地运行像Llama 2、Code Llama和其他模型，并支持自定义和创建自己的模型。该免费开源的项目，目前支持macOS和Linux操作系统，未来还将支持Windows系统。
此外，Ollama还提供了官方的Docker镜像，由此使用Docker容器部署大型语言模型变得更加简单，确保所有与这些模型的交互都在本地进行，无需将私有数据发送到第三方服务。Ollama在macOS和Linux上支持GPU加速，并提供了简单的命令行界面（CLI）以及用于与应用程序交互的REST API。
该工具对于需要在本地机器上运行和实验大语言模型的开发人员或研究人员来说特别有用，无需依赖外部云服务。
Ollama 现已推出适用于 macOS 和 Windows 的Ollama桌面端，新增文件处理与多模态交互功能，让用户与本地大语言模型交互更直观便捷。
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Ollama支持的模型
Ollma提供一个模型库，用户可以自行选择安装想要运行的模型，目前支持40+的模型，还在持续增加中，以下是可以下载的开源模型示例：
| 模型 | 参数大小 | 文件大小 | 下载运行命令 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 1.5B、7B、14B、32B等 | 12-320GB | ollama run deepseek-r1 |
| Neural Chat | 7B | 4.1GB | ollama run neural-chat |
| Starling | 7B | 4.1GB | ollama run starling-lm |
| Mistral | 7B | 4.1GB | ollama run mistral |
| Llama 2 | 7B | 3.8GB | ollama run llama2 |
| Code Llama | 7B | 3.8GB | ollama run codellama |
| Llama 2 Uncensored | 7B | 3.8GB | ollama run llama2-uncensored |
| Llama 2 13B | 13B | 7.3GB | ollama run llama2:13b |
| Llama 2 70B | 70B | 39GB | ollama run llama2:70b |
| Orca Mini | 3B | 1.9GB | ollama run orca-mini |
| Vicuna | 7B | 3.8GB | ollama run vicuna |
数据统计
数据评估
关于Ollama特别声明
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