handy-ollama

[AXYZdong]

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你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目行为准则》？

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项目简介

动手学Ollama，实现大模型本地化部署，快速在本地管理以及运行大模型，让CPU也可以玩转大模型部署！

立项理由

随着大模型的飞速发展，市面上出现了越来越多的开源大模型，但是许多模型的部署需要利用GPU资源，如何让大模型时代的红利普惠到每一个人，让每一个人都可以部署属于自己的大模型。Ollama是一个开源的大语言部署服务工具，只需CPU即可部署大模型。我们希望通过动手学Ollama这一开源教程，帮助学习者快速上手Ollama，让每一位大模型爱好者、学习者以及开发者都能在本地部署自己的大模型，进而开发一些大模型应用，让大模型赋能千行百业！

项目受众

• 希望不受GPU资源限制，在本地运行大模型；
• 希望在本地部署大模型，开发大模型应用；
• 希望在本地管理大模型，让本地模型安全可靠。

项目亮点

本项目旨在使用CPU部署本地大模型，虽然目前已经有很多LLM相关的教程，但是这些教程中模型基本上都需要GPU资源，这对于很多资源受限的学习者不是很友好。因此，本项目通过动手学Ollama，帮助学习者快速上手本地CPU部署大模型。

项目规划

目录（持续更新中...）

• 1 Ollama 介绍 @友东
• 2 Ollama 安装与配置
  • macOS @天奥
  • Windows @Yuki
  • Linux @Yuki
  • Docker @Yuki
• 3 自定义导入模型 @杨卓
• 4 Ollama REST API
  • Ollama API 使用指南 @林通 @春阳
  • 在 Python 中使用 Ollama API @春阳
  • 在 Java 中使用 Ollama API @林通
• 5 Ollama 在 LangChain 中的使用
  • 在 Python 中的集成 @鑫民
  • 在 JavaScript 中的集成 @鑫民
• 6 Ollama 可视化界面部署
  • 使用 FastAPI 部署 Ollama 可视化对话界面 @友东
  • 使用 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面 @友东
• 7 应用案例
  • 搭建本地的 AI Copilot 编程助手
  • Dify 接入 Ollama 部署的本地模型
  • 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用 @舒凡

项目负责人

项目负责人：AXYZdong

仓库地址：https://github.com/AXYZdong/handy-ollama

VX：zyd62360056

备注：发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见，若7天内无反对意见则默认立项通过~

• 我已知悉上述备注

[KMnO4-zx]

同意🙆

[Sm1les]

7天内无反对意见则默认立项通过