GitHub 仓库:GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.3， DeepSeek-R1， Phi-4， Gemma 2， and other large language models.
入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JS SDK，可以基于此方便实现Chatbot UI。
最近，Meta推出的ollama模型备受瞩目，我也亲自探索了一番，发现入门门槛非常低。现在，就让我和大家分享一下我的体验吧！ollama 下载macOS：ollama入门步骤（以下步骤以 macOS 为主）：在ollama官网下载页面下载安装包（Ollama-darwin.
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
在上一篇文章中 如何用 30秒和 5 行代码写个 RAG 应用?，我们介绍了如何利用 LlamaIndex 结合 Ollama 的本地大模型和在 Hugging Face 开源的 embedding 模型用几行 Python 代码轻松构建一个 RAG 应用。
最近，DeepSeek以其出色的性能在AI领域赚足了眼球，不少技术爱好者和行业从业者都迫不及待地想将它安装布置在本地，以便更自由、高效地使用。- 处理器:建议Intel Core i5或AMD Ryzen 5及以上处理器。
＃从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤，可以满⾜中⼩企业环境的稳定 使⽤，第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏训练: ⼀:京东云GPU云主机环境准备 ⼆:部署Ollama 三:运⾏DeepSeek模型 四:图形客户端使⽤ ＃第五步骤可以不执⾏ 五:本地数据投喂。
