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Get up and running with large language models. 开源本地大模型运行工具 Ollama 发布了 v0.12.8 版本。 新功能 针对模型 qwen3‑vl（“qwen3-vl”）做了性能提升，包括默认支持 Flash Attention。 在 “thinking” 过程（即模型输出前推理）中，qwen3-vl 现在会 减少前导空白字符 （leading whitespace）输出。 Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。

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一、先来认识一下 Ollama：本地大模型的好帮手 Ollama 是一个开源工具，专门用来在本地运行各种大型语言模型（比如 DeepSeek 、 千问 、 Mamba 等等）。你不用纠结环境配置、依赖安装，它都帮你封装好了，特别适合初学者或者快速原型开发。 🔍 官网在这里：Ollama官方网站（打开直接点击下载就行. 开始运行大型语言模型。 在本地运行 Llama 3.3 、 DeepSeek-R1 、 Phi-4 、 Mistral 、 Gemma 3 和其他模型。 输出：Ollama 是一个轻量级的可扩展框架，用于在本地计算机上构建和运行语言模型。 它提供了一个用于创建、运行和管理模型的简单 API，以及一个可在各种应用程序中轻松使用的预构建模型库。

Ollama 提供了安全、私密、高效的AI工具，直接在本地设备上运行。 它提升了生产力，确保数据隐私，并帮助用户完成问题解决、编码和内容创作等多种任务。

ollama beta join --code EARLY_ACCESS_2024 结语：Ollama为本地化大模型部署提供了企业级解决方案，其独特的架构设计使得在个人工作站上运行前沿AI模型成为现实。 通过本文介绍的配置方法、优化技巧和安全实践，开发者可快速构建高效稳定的本地AI推理环境。 探索Ollama的大型语言模型功能，包括快速入门、API参考和模型文件参考。 LlamaFactory提供全面的中文文档，帮助您快速上手并充分利用Ollama的强大功能。 文章浏览阅读1.6k次，点赞45次，收藏28次。本文介绍了一套免费本地部署AI大模型并搭建知识库的解决方案，无需独立显卡即可实现。作者详细讲解了使用ollama平台作为基础环境，下载并安装deepseek-r1模型，再通过CherryStudio搭建知识库，使AI能够基于本地资料进行对话。这套方案既保护了数据隐私，又.