如何在 Ollama 中使用模型的设置和测试方法

以下是如何在 Ollama 中使用上述模型的设置和测试方法，以及一些重要的注意事项：

Ollama 模型使用总览

Ollama 通过简单的 ollama pull 和 ollama run 命令来管理和运行模型。关键在于模型的名称需要正确。上述表格中，“模型名称”一列通常对应 Ollama 中使用的模型名称，但有时会有细微差别。

Ollama 使用步骤

1. 安装 Ollama： 按照 Ollama 官方文档 (https://ollama.ai/) 的指引安装 Ollama。

2. 拉取模型： 使用 ollama pull 命令下载模型。

3. 运行模型： 使用 ollama run 命令启动模型。

4. 与模型交互： 启动后，可以直接在终端输入文本与模型交互。

各模型在 Ollama 中的使用方法

以下针对您提供的模型列表，说明如何在 Ollama 中使用它们：

• Llama 3.3 (70B)： 目前 Ollama 库中可能还没有直接提供 Llama 3.3。通常 Ollama 会使用更常见的版本号，例如 llama2 (对应 Llama 2 系列，可能包含 70B 版本)。您需要使用 ollama pull llama2 来拉取，然后通过 ollama run llama2 运行。具体版本信息可以在拉取后通过 ollama show llama2 查看。

• Phi-4 (14B)： 同样，需要确认 Ollama 库中是否有 phi-4 的模型。如果存在，使用 ollama pull phi-4 和 ollama run phi-4。如果没有，可能需要自行转换模型格式或寻找其他可用的 Phi 模型。

• QwQ (32B)： 这是一个实验性研究模型，Ollama 库中很可能没有直接提供。您可能需要自行构建或转换模型。

• Llama 3.2 Vision (11B, 90B)： Ollama 主要专注于文本模型。Vision 模型（处理图像的模型）通常需要不同的工具和框架。Ollama 目前可能不支持直接运行 Vision 模型。

• Llama 3.2 (1B, 3B) 和 Llama 3.1 (8B, 70B, 405B)： 这些模型通常可以通过 llama2 这个名称在 Ollama 中找到。使用 ollama pull llama2 拉取，然后用 ollama run llama2 运行。通过 ollama show llama2 可以查看具体版本和参数信息。

• Mistral (7B, v0.3)： 使用 ollama pull mistral 和 ollama run mistral。Ollama 通常会更新到最新版本，所以您拉取的可能是最新的 Mistral 版本。

• Gemma (7B)： 使用 ollama pull gemma 和 ollama run gemma。

• Qwen (0.5B - 110B) 和 Qwen2.5 (0.5B - 72B)： Ollama 支持 Qwen 系列模型。使用 ollama pull qwen（或 qwen2）拉取，然后使用 ollama run qwen（或 qwen2）运行。Ollama 可能会提供不同参数大小的版本，您可以通过 ollama show qwen 查看可用的版本。例如，要指定 7B 版本，可能需要使用 ollama pull qwen:7b，具体取决于 Ollama 库中的命名约定。

重要提示

• 模型大小和硬件要求： 模型参数越大（例如 70B、405B），需要的显存（VRAM）就越多。运行大型模型可能需要高端的 GPU。如果显存不足，Ollama 可能会报错或运行缓慢。
• Ollama 模型库： Ollama 的模型库不断更新。您可以使用 ollama list 命令查看当前可用的模型列表。
• 模型名称的细微差别： 有时 Ollama 库中使用的模型名称可能与原始模型名称略有不同。请仔细查看 Ollama 库或使用 ollama show 命令来确认正确的名称。
• 自定义模型： 如果 Ollama 库中没有您需要的模型，您可以尝试自行转换模型格式并添加到 Ollama 中。这需要一定的技术知识。
• 测试： 运行模型后，您可以输入一些简单的提示语来测试模型是否正常工作。例如，输入 “Hello, how are you?” 或 “请写一首关于秋天的诗。”

示例：运行 Qwen 7B 模型

1. 拉取模型：

<!-- end list -->

Bash

ollama pull qwen:7b # 注意这里可能需要指定版本号，具体看ollama list的输出

2. 运行模型：

<!-- end list -->

Bash

ollama run qwen:7b

3. 与模型交互：

<!-- end list -->

>>> 你好！
你好！很高兴认识你。有什么我可以帮你的吗？
>>> 请写一首关于秋天的诗。
秋风瑟瑟落叶黄，
雁字回时天渐凉。
菊残犹有傲霜枝，
枫染层林胜锦章。

希望以上信息能够帮助您在 Ollama 中使用这些大型语言模型。记住，密切关注 Ollama 的官方文档和模型库，以获取最新的信息和支持。