Ollama本地化部署：大语言模型管理与性能优化指南

# Ollama本地化部署
- 核心功能
  - 本地运行大语言模型
    - 支持多种模型架构
    - 灵活的模型选择与切换
  - 模型管理
    - 拉取模型
    - 删除模型
    - 列出已安装模型
  - 自定义模型
    - Modelfile自定义
      - 用户自定义指令
      - 版本控制支持
- 部署前准备
  - 系统要求
    - 操作系统
      - Linux
      - macOS
      - Windows(WSL2)
    - Docker(可选)
  - 硬件要求
    - CPU
      - 支持AVX指令集
      - 多核性能优化
    - 内存
      - ≥16GB(7B模型)
      - 高性能模型可能需要更多
    - GPU
      - ≥8GB显存(加速)
      - NVIDIA或AMD支持
- 安装方式
  - 一键脚本
    - 执行curl命令快速安装
    - 自动配置环境变量
  - 手动安装
    - 下载对应平台二进制包
    - 手动设置环境变量
  - Docker部署
    - docker run命令启动容器
    - 端口映射设置
- 基本操作
  - 模型管理
    - 拉取模型
      - 命令: `ollama pull <模型名>`
    - 列表查看
      - 命令: `ollama list`
    - 删除模型
      - 命令: `ollama rm <模型名>`
  - 运行交互
    - 运行模型
      - 命令: `ollama run <模型名>`
    - 带参数运行
      - 示例: `--verbose`, `--max-tokens`等
- 高级配置
  - 自定义模型
    - Modelfile语法
      - 创造灵活的模型配置
    - 基础模型选择
      - 使用FROM指令
    - 修改提示模板
      - 使用TEMPLATE指令
    - 调整参数
      - 使用PARAMETER指令
  - 网络配置
    - 修改监听地址
      - 配置OLLAMA_HOST
    - HTTPS配置支持
    - Nginx反向代理设置
- 性能优化
  - GPU加速
    - CUDA环境配置要求
      - NVIDIA显卡驱动
    - ROCm支持
      - AMD GPU优化
  - Quantization
    - 4-bit和8-bit量化
      - 降低内存占用
    - GGUF格式模型
      - 与其他工具兼容
- 常见问题
  - 安装问题
    - GLIBC版本过低
      - 解决方案
    - AVX指令集不支持
      - 相关硬件信息
  - 运行问题
    - CUDA out of memory错误
      - 优化内存使用
    - 响应速度慢的优化方案
- 生态工具
  - Open WebUI
    - 可视化交互界面
      - 用户友好设计
  - LangChain集成
    - 拉取特定模型
      - `ollama pull mistral`
    - 提供本地LLM服务
- 应用场景
  - 离线AI助手
    - 隐私保护
    - 无需网络连接
  - 隐私敏感数据处理
    - 本地数据安全
  - 定制化模型开发
    - 针对特定行业应用的模型