Unity AI-使用Ollama本地大语言模型运行框架运行本地Deepseek等模型实现聊天对话(一)

一、Ollama介绍

官方网页:Ollama官方网址

中文文档参考:Ollama中文文档

相关教程:Ollama教程

Ollama 是一个开源的工具,旨在简化大型语言模型(LLM)在本地计算机上的运行和管理。它允许用户无需复杂的配置即可在本地部署和运行如Llama 3.3、DeepSeek-R1、Phi-4、Mistral、Gemma 2 和其他模型,适合开发者、研究人员以及对隐私和离线使用有需求的用户。

二、核心功能

  1. 本地运行模型
    直接在个人电脑或服务器上运行模型,无需依赖云服务,保障数据隐私和离线可用性。
  2. 多平台支持
    支持 macOS、Linux、Windows,并提供 Docker 镜像,方便跨平台部署。
  3. 模型管理
    通过命令行轻松下载、更新或删除模型(如 ollama run llama2)。
  4. API 集成
    提供 RESTful API,便于与其他应用(如 Python 脚本、自定义工具)集成。
  5. 多模型支持
    兼容Llama 3.3、DeepSeek-R1、Phi-4、Mistral、Gemma 2 等,部分支持自定义模型加载。

三、Ollama安装

1、硬件要求

内存至少 8GB RAM,运行较大模型时推荐 16GB 或更高。部分大模型需显卡加速(如 NVIDIA GPU + CUDA)。

2、下载安装

官方网站下载对应版本。

下载完成后,打开安装程序并按照提示完成安装。

安装完成可以打开命令行管理器(CMD)或Powershell输入下面指令验证安装是否成功

bash 复制代码
ollama --version

3、运行模型

bash 复制代码
ollama run llama3.2

执行以上命令如果没有该模型会去下载 llama3.2 模型

bash 复制代码
ollama run deepseek-r1:7b

如果使用deepseekR1模型将命令替换为deepseek即可,7b是运行的模型大小

支持的模型访问ollama模型

输入内容实现与模型对话(示例为llama3.2模型)

相关推荐
虾球xz9 分钟前
游戏引擎学习第298天:改进排序键 - 第1部分
人工智能·学习·游戏引擎
PixelMind37 分钟前
【LUT技术专题】极小尺寸LUT算法:TinyLUT
人工智能·深度学习·算法·lut·图像超分辨率
聚客AI1 小时前
PyTorch高阶技巧:构建非线性分类器与梯度优化全解析
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·语言模型·自然语言处理·transformer
40+老码农的修行之旅2 小时前
跟踪AI峰会,给自己提出的两个问题。
人工智能
EQ-雪梨蛋花汤3 小时前
【Part 3 Unity VR眼镜端播放器开发与优化】第一节|基于Unity的360°全景视频播放实现方案
unity·音视频·vr
摆烂仙君3 小时前
LoRA(Low-Rank Adaptation)
人工智能·计算机视觉
杰瑞学AI4 小时前
深度学习中的分布偏移问题及其解决方法
人工智能·深度学习·机器学习·ai
摩尔线程4 小时前
推测解码算法在 MTT GPU 的应用实践
算法·语言模型·大模型·gpu算力·gpu·摩尔线程
学算法的程霖4 小时前
分享|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目
人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·研究生
带电的小王5 小时前
【动手学深度学习】2.3. 线性代数
人工智能·深度学习·线性代数