中文命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）初探
Ollama 是一款強大的本地運行大型語言模型（LLM）的框架，它允許用戶在自己的設備上直接運行各種大型語言模型，包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多種模型，無需依賴網絡連接。此外，Ollama 還提供跨平臺的支持，涵蓋了 macOS、Windows、Linux 以及 Docker，幾乎覆蓋所有主流操作系統。Ollama 的設計初衷是簡化在本地運行大語言模型的過程，降低技術門檻，讓開發者、研究人員以及愛好者能夠在本地環境中快速試驗和部署最新的大語言模型。
Ollama 的安裝和使用相對簡單，用戶可以訪問 Ollama 官方網站 下載其運行框架，并通過命令行啟動本地模型。以下是運行 Llama2 模型的簡單命令示例：
ollama run llama2基于用戶的計算機配置，不同模型可能表現出不同的性能特征。Ollama 提供了一種高效的方式來管理和運行這些模型，從而提升應用程序的整體性能。
Ollama 在本地運行模型并將所有用戶數據存儲在本地，這意味著數據不會經過網絡傳輸，從而提高了數據的安全性和隱私性。此外，本地運行模型還可以提高應用程序的效率，因為它不再依賴于網絡環境。對于那些需要保證數據安全和隱私的應用程序而言，Ollama 是一個理想的選擇。
為了更好地與 AI 模型進行交互，Ollama 通常與第三方 WebUI 客戶端結合使用。以下是五款開源的 Ollama GUI 客戶端推薦，它們可以顯著提升用戶體驗。
LobeChat 是一款開源的 LLMs WebUI 框架，支持全球主流的大型語言模型，并提供優美的用戶界面及卓越的用戶體驗。該框架支持通過本地 Docker 運行，可以在多個平臺上部署。用戶通過配置本地 Ollama 接口地址，可以輕松實現 Ollama 以及其他本地模型的集成。詳細信息可訪問 LobeChat 官方網站。
Open WebUI 是一個功能豐富且用戶友好的開源自托管 AI 界面，旨在完全離線運行，并支持各種 LLM 運行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。其強大的功能使其成為離線環境下的理想選擇。
Enchanted 是一款專為 MacOS/iOS/iPadOS 平臺開發的應用程序，支持多種私人托管模型。該應用致力于提供一個未經過濾、安全、保護隱私以及多模態的人工智能體驗。
Chatbox 是一個老牌的跨平臺開源客戶端應用，基于 Tauri 開發，簡潔易用。除了 Ollama 以外，它還能夠通過 API 提供其他幾種流行大模型的支持。
NextJS Ollama LLM UI 是一款專為 Ollama 設計的極簡主義用戶界面。雖然關于本地部署的文檔較為有限，但總體上安裝過程并不復雜。該界面設計簡潔美觀，非常適合追求簡約風格的用戶。
在官網首頁，我們可以直接下載 Ollama 安裝程序（支持 Windows/MacOS/Linux）。Ollama 的安裝過程，與安裝其他普通軟件并沒有什么兩樣，安裝完成之后，有幾個常用的系統環境變量建議進行設置。
OLLAMA_MODELS，默認目錄為當前用戶目錄。建議修改為更大的分區以避免 C 盤空間吃緊。OLLAMA_HOST，默認為 127.0.0.1，如果需要允許局域網訪問，建議設置為 0.0.0.0。OLLAMA_PORT，默認為 11434，可根據需要修改。Mac 和 Linux 的安裝過程與 Windows 類似，都是從官網下載安裝包，然后通過命令行運行。唯一的不同在于環境變量的配置，需要通過修改 shell 配置文件來完成。
Ollama 提供了 generate 和 chat 兩個原始的 API 接口，用戶可以通過這些接口實現更多的高級應用。
在 Python 應用中集成 Ollama 只需要安裝相應的 Python 包并調用接口即可。
pip install ollama使用 Ollama 接口的示例代碼：
import ollama
def api_generate(text:str):
print(f'提問：{text}')
stream = ollama.generate(
stream=True,
model='qwen:7b',
prompt=text,
)
for chunk in stream:
if not chunk['done']:
print(chunk['response'], end='', flush=True)
else:
print('n')Ollama 也可以集成到 Java 應用中，以下是一個簡單的 SpringBoot 應用示例。
io.springboot.ai
spring-ai-ollama-spring-boot-starter
1.0.0
在 SpringBoot 配置文件中，增加 Ollama 配置信息：
server.port=8088
spring.application.name=NTopicBootX
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen:0.5bOllama 是一個開源的 LLM（大型語言模型）服務工具，用于簡化在本地運行大語言模型。
Ollama 支持 macOS、Windows、Linux 以及 Docker，幾乎覆蓋所有主流操作系統。
用戶可以從 Ollama 官網下載其運行框架，并通過命令行啟動本地模型。
Ollama 提供了本地運行模型的能力，確保數據安全和隱私，并且提高了應用程序的效率。
Ollama 支持通過 Python 和 Java 等編程語言進行交互，提供了相應的 API 接口。
