Ollama Windows 安裝（二）

Ollama Windows 安裝（二）：

Ollama 的安裝步驟相對簡單。 首先你需要前往 Ollama 的官方網站 下載適用於你操作系統的安裝程式。 下載完成後，執行安裝程式，並依照指示完成安裝。 安裝完成後，你可以開啟終端機或命令提示字元，輸入 ollama --version 來驗證是否安裝成功。

Ollama

1. 下載 Ollama 安裝程式：

• 前往 Ollama 的官方網站。 https://ollama.com/download
• 選擇與你操作系統相符的安裝程式（例如 Windows、macOS 或 Linux）並下載。
• 對於 Windows 用戶，通常會下載 OllamaSetup.exe。

Download Ollama Windows 版本

2. 安裝 Ollama：

•  下載完成後，雙擊安裝程式，並依照指示完成安裝。

下載完成後，雙擊安裝程式

• Windows 系統通常會預設安裝到 C：\Users\%username%\AppData\Local\Programs\Ollama。

Ollama Windows 安裝

• 安裝過程中，Ollama 可能會在右下角出現圖標，此時可以先右鍵點擊「Quit Ollama」退出，以便後續進行環境配置。

Ollama Windows 安裝進行中

Ollama Windows 成功安裝

3. 驗證安裝：

• 開啟終端機或命令提示字元。
• 輸入 ollama --version 並按下 Enter 鍵。
• 如果顯示版本號，則表示 Ollama 安裝成功。

驗證安裝

安裝 LLM

4. （可選）更改模型存放路徑：library https://ollama.com/library

• Ollama 預設將模型檔案存放在C 盤，如果 C 盤空間不足，可以更改模型存放路徑。
• 在系統環境變數中，新增一個名為 OLLAMA_MODELS 的變數，並設定為你想要存放模型檔案的路徑。
• 設定完成後，需要重新啟動 Ollama 才能生效。

5. （可選）關閉開機自啟動：

• Ollama 預設會隨 Windows 自動啟動，如果不想每次都自動啟動，可以在檔案資源管理器的路徑中，找到 C：\Users\%username%\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup， 並刪除其中的 Ollama.lnk 快捷方式檔。

6. 安裝模型並使用：

• Ollama 安裝完成後，就可以開始安裝和使用模型了。 具體步驟可以參考官方文檔或者相關教程。

使用 Ollama

Ollama CLI 基本指令：

1、使用方法

• ollama [flags]：使用標誌（flags）運行 ollama。
• ollama [command]：運行 ollama 的某個具體命令。

指令	功能	使用方法
serve	啟動Ollama服務，使模型可以運行和交互。	ollama serve
create	使用Modelfile創建一個新模型	ollama create <model_name> -f <Modelfile>
show	顯示特定模型的詳細資訊，如模型名稱、版本等	ollama show <model_name>
run	運行一個已安裝的模型，執行某些任務	ollama run <model_name>
stop	停止一個正在運行的模型	ollama stop <model_name>
list	列出本地所有可用的模型，可以在這裡查找模型名稱	ollama list
pull	從遠端模型倉庫拉取一個模型到本地	ollama pull <model_name>
push	將本地模型推送到遠端模型倉庫，以便他人或其他系統使用	ollama push <model_name>
ps	列出所有正在運行的模型
cp	複製一個模型到另一個位置或給定名稱的地方	ollama cp <source_model> <destination_model>
rm	刪除一個已安裝的模型，釋放存儲空間	ollama rm <model_name>
version	顯示當前Ollama工具的版本資訊	ollama -v ollama --version

總結：
Ollama 的安裝過程相對簡單，只需下載安裝程式並依照指示完成安裝即可。 如果需要，可以更改模型存放路徑，並關閉開機自啟動功能。 安裝完成後，就可以開始使用Ollama 來體驗各種模型了。

2025年 10月 31日（Fri）天氣報告

氣溫：45.0°F / 7.0°C @ 07:00

風速：每小時 10公里

降雨機會：10%

相對濕度：百分之 91%

天氣：多雲

Ollama介紹（一）

Ollama 介紹（一）：

Ollama 是由 Meta 公司（原 Facebook 公司）在 2023 年基于 Go 语言开发開發的一個開源、輕量級且高效的大型語言模型（LLM）運行框架，旨在簡化在本地環境中運行和管理大型語言模型的過程。它支援多種開源的大型語言模型，不但可以運行由 Meta（原 Facebook 公司）发布的一系列大型语言模型 Llama（Large Language Model Meta AI），還可以運行其它的 LLM 如 Microsoft Phi-3、Mistral、Gemma、DeepSeek 等等，並且可以支持 macOS、Linux 和 Windows 操作系统。

Ollama

Ollama 的特點與優勢：

1. 多種預訓練語言模型支援
•   Ollama提供了多種的預訓練模型，包括常見的 GPT、BERT 等大型語言模型。 用戶可以輕鬆載入並使用這些模型進行文本生成等任務。
2. 易於集成和使用
• Ollama提供了命令行工具（CLI）和 Python SDK，簡化了與其他專案和服務的整合。 開發者無需擔心複雜的依賴或配置，可以快速將 Ollama 集成到現有的應用中。
3. 本地部署與離線使用
• 不同於一些基於雲的 NLP 服務，Ollama 允許開發者在本地計算環境中運行模型。 這意味著可以脫離對外部伺服器的依賴，保證數據隱私，並且對於高併發的請求，離線部署能提供更低的延遲和更高的可控性。
4. 支援模型微調與自定義
• 用戶不僅可以使用 Ollama 提供的預訓練模型，還可以在此基礎上進行模型微調。 根據自己的特定需求，開發者可以使用自己收集的數據對模型進行再訓練，從而優化模型的性能和準確度。
5. 性能優化
• Ollama 關注性能，提供了高效的推理機制，支援批量處理，能夠有效管理記憶體和計算資源。 這讓它在處理大規模數據時依然保持高效。
6. 跨平台支援
• Ollama 支援在多個操作系統上運行，包括 Windows、macOS 和 Linux。 這樣無論是開發者在本地環境調試，還是企業在生產環境部署，都能得到一致的體驗。
7. 開放源碼與社區支援
• Ollama 是一個開源專案，這意味著開發者可以查看原始程式碼，進行修改和優化，也可以參與到專案的貢獻中。 此外，Ollama 有一個活躍的社區，開發者可以從中獲取説明並與其他人交流經驗。
8. 靈活性與可定制性
• 用戶可以根據自己的需求自定義模型行為，調整系統提示詞、模型推理溫度、上下文窗口長度等參數。

2025年 10月 30日（Thu）天氣報告

氣溫：45.0°F / 7.0°C @ 07:00

風速：每小時 11公里

降雨機會：10%

相對濕度：百分之 94%

天氣：多雲