在Mac环境下本地 ollama部署和体验（附教程）

ollama和LLM（大型语言模型）的关系，类似于docker和镜像，可以在ollama服务中管理和运行各种LLM，下面是ollama命令的参数，与docker管理镜像很类似，可以下载、删除、运行各种LLM

AI小白龙*

1747人浏览 · 2025-03-11 11:24:53

AI小白龙* · 2025-03-11 11:24:53 发布

关于ollama

ollama和LLM（大型语言模型）的关系，类似于docker和镜像，可以在ollama服务中管理和运行各种LLM，下面是ollama命令的参数，与docker管理镜像很类似，可以下载、删除、运行各种LLM

代码语言：javascript

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

官网：https://ollama.com/
非常简洁

本篇概览

作为入门操作的笔记，本篇记录了部署和简单体验ollama的过程，并且通过docker部署了web-ui，尝试通过页面使用大模型
本次操作的环境如下

电脑：macbook pro m1，Sonoma 14.4.1
ollama：0.1.32

安装

在官网首页点击Download即可下载，得到zip安装包，解压后就是应用程序了

打开后是个简单的页面

完成安装，会有一个提示，告诉你如何安装指定模型

关于模型

ollama支持的全量模型在这里：https://ollama.com/library
官方给出的部分模型

Model	Parameters	Size	下载命令
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Phi-3	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
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
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar

另外需要注意的是本地内存是否充足，7B参数的模型需要8G内存，13B需要16G内存，33B需要32G内存

运行8B的Llama3

我的mac笔记本内存16G，所以打算运行8B的Llama3，命令如下

代码语言：javascript

ollama run llama3

第一次运行，因为没有模型文件，所以需要下载，等待下载中

下载完毕后就可以问答了

退出的方法是输入/bye

Linux版本

如果操作系统是Linux，安装命令如下

代码语言：javascript

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后还要启动

代码语言：javascript

ollama serve

webui

如果电脑上装有docker，请执行以下命令来启动ollama的webui

代码语言：javascript

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

出现登录页面，需要点击右下角的Sign up先注册

完成注册后，第一次登录会出现特性介绍

可以在这里修改系统语言

接下来试试聊天功能，先是选择模型，由于刚才已经下载过模型了，这里只要选择即可，如下图

然后就可以对话了

在设置页面可以管理模型

至此，最基础的操作已经完成，如果您正处于初步尝试阶段，希望本文可以给您一些参考

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望