ollama

谷歌开源翻译模型 TranslateGemma 深度解析与本地部署实践在全球化的商业环境中，跨语言沟通已成为企业数字化转型的核心挑战之一。机器翻译技术作为打破语言壁垒的关键工具，其重要性日益凸显。

ollama日常使用在运行ollama的终端按ctrl+c，停止服务默认下的路径：new_models_path 是要更改的模型路径

使用llama.cpp和ollama推理LFM2.5-1.2B模型LFM2.5-1.2B-Instruct 是 Liquid AI 在 2026 年 1 月推出的‌开源、轻量级、高性能的通用指令微调 AI 模型‌，参数量 12 亿，专为在手机、笔记本等端侧设备上高效运行而设计，内存占用仅约 900MB，推理速度极快。

用什么都重名

【Dify学习笔记】：Dify插件离线转换教程目录前言1. 介绍2. 插件下载3. dify插件打包工具4. 插件打包5. 插件安装Dify的插件常规情况下需要联网安装，即使将插件下载下来，通过本地方式安装，插件内部的依赖依然需要联网才能下载。所以常规情况下无法在纯内网环境安装和使用插件。

实战 BGE-M3 与 Ollama：从接口测试到向量原理解析在构建 RAG（检索增强生成）系统时，Embedding 模型是决定检索质量的基石。BAAI 发布的 BGE-M3 因其支持多语言、长文本和多种检索模式，成为了目前的 SOTA（State of the Art）选择之一。

勇气要爆发

Docker+Ollama+LangChain：从零搭建企业级“隐私优先”本地 RAG 知识库 (附源码)作者：飞哥（一个喜欢讲故事的全栈开发者，擅长把复杂的代码翻译成“人话”）难度：⭐⭐⭐⭐ 关键词：Ollama, Llama 3, Docker, Docker Compose, RAG, LoRA

AI大佬的小弟

【详细步骤】大模型基础知识（4）---ollama模型调用-多轮对话体验昨天，给小伙伴们介绍了一下如何下载ollama和具体的命令有哪些，也告诉了大家下载模型的具体方法，今天就给大家介绍一下如何简单的构建一个聊天智能体，前端页面咱们就暂时模拟一下，后端咱们就可以正常和大模型交流，我们开始启程！

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Milvus + LangChain + Ollama 搭建生产级 RAG（含 Tag / Metadata 解析）本文记录一次从 Milvus 容器反复重启、端口拒绝，到最终稳定运行并实现 LangChain RAG 成功检索的完整实战过程。适用于本地 RAG、私有大模型、知识库系统等场景。

Langchain4j 系列之二十七 - Ollama集成Deepseek上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

基于Ollama大模型学习官网下载： https://ollama.com/downloadhttps://ollama.com/download 网盘下载：

眠りたいです

使用LangChain进行AI应用构建-快速上手，定义模型和调用工具部分读者在进行学习之前，需要了解Python并自行解决魔法上网问题，最好是有其他语言的基础比如C/C++或JAVA。本文主要演⽰如何使⽤ LangChain 接⼊⼤模型组件，以及与⼤模型进⾏简单对话的能力。掌握了基本⽤法后，将会引出 LangChain 相关前置概念，以便后续深⼊学习 LangChain 标准化组件。注意:Python版本为3.13版本

使用Ollama部署DeepSeek-OCR模型：从零开始的完整指南目录一、什么是Ollama和DeepSeek-OCR1.1 Ollama简介1.2 DeepSeek-OCR简介

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Python 使用 Chainlit + Ollama 快速搭建本地 AI 聊天应用大家好！今天分享一个超级简单的本地 AI 聊天界面实现方案：Chainlit + Ollama。无需部署复杂的后端，只需本地运行 Ollama，再用几行 Python 代码，就能拥有一个支持模型切换、流式输出的美观聊天界面。

刘金宝_Arvin

【Data Agent】数据分析智能体初体验，可用的Chat BI -- 本地部署使用全流程本文介绍Data Agent的本地部署和体验，具体应用场景，此处不赘述，可直接查看官网。面向企业内所有报告依赖数据分析获得业务洞察的用户，提供Agentic for Analytics能力，实现深度、高效的数据探索分析工作，让用户专注于数据价值而非数据处理。

每天写点什么2026-01-13-Langchain-Chatchat及开发环境以下是优化后的内容：注意：项目配置现统一由chatchat.settings.Settings管理，替代了原有的chatchat/configs/*.py配置方式。

大语言模型典型本地搭建及其应用基于主流大语言模型LLM高效应用CherryStudio环境，做本地模型上下文MCP快速应用，实现：AI-MCP本地SQLite数据库的灵活操控访问，所有功能可以在浏览器窗口测试。源码案例和指导文档很多，本想可以一蹴而就，可始终无果。于是，采用FastMcp库本地编码搭建简单MCP服务，服务器事件推送SSE，几经调试和完善，终于做到：浏览器可以测试，CherryStudio环境可以部署而且可以应用。

拖拉斯旋风

从零开始：使用 Ollama 在本地部署开源大模型并集成到 React 应用在人工智能浪潮席卷全球的今天，大模型已经成为开发者和企业的标配工具。然而，当我们谈论使用大模型时，往往面临两个核心问题：数据安全和成本控制。

智能驱动的 Git 提交：基于 Ollama 大模型的规范化提交信息生成方案摘要在现代软件开发中，清晰、规范的 Git 提交信息不仅是版本控制的核心组成部分，更是团队协作、代码审查、项目复盘和自动化流程的重要依据。然而，传统手动编写提交信息的方式存在效率低、格式不统一、语义模糊等问题，尤其对新手开发者而言，掌握如 Angular 规范等标准格式门槛较高。

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使用PyCharm调用Ollama，制作智能问答机器人PyCharm安装及配置：https://blog.csdn.net/Viciower/article/details/156786022

把大模型装进自己电脑：Ollama 本地部署大模型完全指南在 AI 大模型席卷各行各业的今天，从代码生成到智能对话，大模型已经成为程序员、产品人日常工作的 “标配工具”✨。