datawhalechina/handy-ollama

动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

💻 handy-ollama 🦙

Learning to deploy Ollama with hands-on practice, making the deployment of large language models accessible to everyone!

项目简介

动手学 Ollama 教程，轻松上手实现大模型本地化部署，快速在本地管理以及运行大模型，让 CPU 也可以玩转大模型推理部署！

本教程涵盖从基础入门到进阶使用的全方位内容，并通过实际应用案例深入理解和掌握大模型部署以及应用技术。我们的教程提供清晰的步骤和实用的技巧，无论是刚刚接触大模型部署的小白，还是有一定经验的开发者，都可以从零开始学习 Ollama ，实现本地部署大模型以及相关应用。

目录结构说明：

  docs ---------------------- Markdown 文档文件
  notebook ------------------ Notebook 源代码文件以及部分 Python、Java 和 JavaScript 源文件 
  images -------------------- 图片

在线阅读：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

立项理由

随着大模型的飞速发展，市面上出现了越来越多的开源大模型，但是许多模型的部署需要利用 GPU 资源，如何让大模型时代的红利普惠到每一个人，让每一个人都可以部署属于自己的大模型。Ollama 是一个开源的大语言部署服务工具，只需 CPU 即可部署大模型。我们希望通过动手学 Ollama 这一开源教程，帮助学习者快速上手 Ollama ，让每一位大模型爱好者、学习者以及开发者都能在本地部署自己的大模型，进而开发一些大模型应用，让大模型赋能千行百业！

项目受众

• 希望不受 GPU 资源限制，在本地运行大模型；
• 希望在消费级硬件上进行大模型有效的推理；
• 希望在本地部署大模型，开发大模型应用；
• 希望在本地管理大模型，让本地模型安全可靠。

项目亮点

本项目旨在使用 CPU 部署本地大模型，虽然目前已经有很多 LLM 相关的教程，但是这些教程中模型基本上都需要 GPU 资源，这对于很多资源受限的学习者不是很友好。因此，本项目通过动手学 Ollama ，帮助学习者快速上手本地 CPU 部署大模型。

项目规划

目录（持续更新中...）

• 1 Ollama 介绍 @友东
• 2 Ollama 安装与配置
  • macOS @天奥
  • Windows @Yuki
  • Linux @Yuki
  • Docker @Yuki
• 3 自定义导入模型 @杨卓
• 4 Ollama REST API
  • Ollama API 使用指南 @林通 @春阳
  • 在 Python 中使用 Ollama API @春阳
  • 在 Java 中使用 Ollama API @林通
  • 在 JavaScript 中使用 Ollama API @春阳
  • 在 C++ 中使用 Ollama API @林通
• 5 Ollama 在 LangChain 中的使用
  • 在 Python 中的集成 @鑫民
  • 在 JavaScript 中的集成 @鑫民
• 6 Ollama 可视化界面部署
  • 使用 FastAPI 部署 Ollama 可视化对话界面 @友东
  • 使用 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面 @友东
• 7 应用案例
  • 搭建本地的 AI Copilot 编程助手 @越
  • Dify 接入 Ollama 部署的本地模型 @春阳
  • 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用 @舒凡
  • 使用 LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用 @友东
  • 使用 LangChain 实现本地 Agent @友东
  • 使用 LlamaIndex 实现本地 Agent @友东

致谢

Ollama 官方仓库：https://github.com/ollama/ollama

特别感谢以下为教程做出贡献的同学！