Ollama入门使用指南

ollama serve：启动 Ollama 服务，是后续操作的基础。
ollama create：从模型文件创建模型，适用于自定义模型或本地已有模型文件的情况。
ollama show：显示模型信息，可查看模型架构、参数等详细信息，辅助模型分析。
ollama run：运行模型，如ollama run qwen2，若本地无该模型会自动下载并运行，可用于快速测试模型。
ollama pull：从注册表中拉取模型，如ollama pull llama3，方便获取官方或其他来源的模型。
ollama push：将模型推送到注册表，便于共享模型。
ollama list：列出本地已有的模型，方便管理和选择。
ollama cp：复制模型，可用于备份或创建模型副本。
ollama rm：删除模型，释放存储空间。
ollama help：获取任何命令的帮助信息，方便用户快速查询命令用法。

ollama run deepseek-r1  # 默认运行7B参数版本

ollama run deepseek-r1:32b  # 运行320亿参数版本

>>> 请用Python实现快速排序算法

ollama list  # 显示所有本地模型

ollama rm deepseek-r1:32b  # 删除指定模型

ollama pull deepseek-r1  # 拉取最新版本

# 创建Modelfile.txt
FROM deepseek-r1:7b
PARAMETER temperature 0.7  # 平衡创造性与连贯性
SYSTEM """你是一个AI科学家，请用通俗语言解释量子计算"""
# 生成并运行自定义模型
ollama create mysci -f Modelfile.txt
ollama run mysci

set OLLAMA_MAX_VRAM=4G  # 限制显存使用不超过4GB

ollama run deepseek-r1:7b &  # 后台运行7B版本
ollama run deepseek-r1:1.5b  # 前台运行1.5B版本

# 生成文本
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-r1",
  "prompt": "写一首藏头诗，每句首字连成“春夏秋冬”"
}'

# 对话模式
curl http://localhost:11434/api/chat/completions -d '{
  "model": "deepseek-r1",
  "messages": [{"role": "user", "content": "如何证明黎曼猜想？"}]
}'

<dependency>
  <groupId>org.ollma</groupId>
  <artifactId>ollma-core</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>

import org.ollma.core.models.Classifier;
import org.ollma.core.data.Dataset;

public class OllamaDemo {
  public static void main(String[] args) {
    Dataset dataset = DataLoader.loadCSV("data.csv");
    Classifier model = new DecisionTree();
    model.train(dataset);
    System.out.println("模型准确率：" + model.evaluate(dataset).accuracy());
  }
}