基本信息

来源摘要/节选

公开展示已截断至最多 800 个字符；请访问原始来源查看完整上下文。

Ollama 是一个让你能在自己电脑上轻松运行开源大模型（LLM）的工具。对于开发者来说，它就像一个本地的“模型服务器”，能帮你快速搭建和测试需要 AI 能力的应用，而无需依赖外部云服务。本指南将带你快速上手 Ollama，了解它的核心概念，并提供可以直接运行的代码示例。 快速入门：安装与运行 Ollama 的安装非常直接，支持主流操作系统。 步骤 1：安装 Ollama 从 Ollama 官网 下载安装包手动安装，或者在终端中运行官方安装脚本。 安装完成后，Ollama 会在后台作为一个服务运行。在 macOS 上，你会在菜单栏看到一个小图标；在 Windows 上，它会出现在系统托盘。 步骤 2：下载并运行一个模型 接下来，我们下载一个模型并与之交互。可以从 官网 查找模型，这里以 qwen3:8b 为例 打开终端 (Terminal / PowerShell)。 运行以下命令来下载并启动模型 ： ollama run qwen3:8b 这条命令会做两件事： 如果本地没有 qwen3:8b 模型，它会自动从 Ollama 的模型库中下载（第一次运行会比较慢）。 下载完成后，它会直接进入一个交互式的对话界面。 你会看到类似下面的输出，表示你可以开始对话了： > >> Send a message (/? for help ) 关于模型大小的说明 你可能注意到了 qwen3:8b 中的 8b ，它代表模型的规模。 4b / 8b / 14b ：这些数字表示模型的参数量（Billion，十亿）。例如， 8b 就是 80 亿参数。 参数量越大 ：通常意味着模型“知道”的更多，回答质量更高，逻辑推理能力更强。 参数量越小 ：运行速度更快，对电脑配置（特别是显存和内存）的要求也越低。…

来源说明

当前只保存了公开页面节选，不代表原文全文。请以原始来源为准。

本页只呈现已做哈希绑定的来源证据，不包含基于旧正文或缺失原文的扩展推断。