重磅！Ollama发布UI界面，告别命令窗口！

Ollama 终于提供 UI 界面了，再也不用在命令窗口中使用了，如下图所示：

什么是Ollama？

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地运行大模型，简化了在 Docker 容器内部署和管理大语言模型（LLM）的过程。

PS：Ollama 就是大模型届的“Docker”，使用它可以低成本使用大模型（无需调用费用），并且因为是本地部署的大模型，所以不会存在数据隐私问题。

优点分析

Ollama 优点如下：

• 易于使用：提供了简单的 API 和类似 ChatGPT 的聊天界面，即使是没有经验的用户也能轻松上手，无需开发即可直接与模型进行交互。
  
• 轻量级：代码简洁，运行时占用资源少，能够在本地高效运行，不需要大量的计算资源。
  
• 可扩展：支持多种模型架构，并易于添加新模型或更新现有模型，还支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型，具有较高的灵活性。
  
• 预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，可用于各种任务，如文本生成、翻译、问答等，方便在本地运行大型语言模型。
  

Ollama 官网：https://ollama.com/

下载并安装Ollama

下载地址：https://ollama.com/

下载完成之后，双击安装包，一直下一步安装完成即可。
安装大语言模型

支持大模型列表：https://ollama.com/search
安装并运行 DeepSeek 大模型的命令如下：

ollama run deepseek

等待一段时间 DeepSeek 就安装并启动了。
Ollama调用

Ollama 调用也很简单，通过以下三步就能实现：

• 添加本地大模型依赖
  

1. <dependency>
2.   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.   spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>
4.   <version>1.0.0</version>
5. </dependency>

复制代码

• 配置本地大模型
  

1. spring:
2.   ai:
3.     ollama:
4.       base-url: http://localhost:11434
5.       chat:
6.         model: deepseek-r1:1.5b

复制代码

• 编写代码进行调用
  

1. @Autowired
2. private OllamaChatModel ollamaChatModel;
4. @GetMapping("/chat")
5. public String simpleChat(String msg) {
6. return ollamaChatModel.call(msg);
7. }

复制代码

小结

Ollama 作为使用最简单的本地大模型部署工具，因为使用比较简单，所以行业使用率也很高，但你知道 Ollama 有哪些不足吗？欢迎评论区留言讨论。

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作者：        王磊的博客        
出处：        http://vipstone.cnblogs.com/        
   

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