ollama

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项目核心内容总结：

1. 功能

   • Ollama 是一个本地运行的大型语言模型（LLM）服务，支持多种模型（如 Llama、Mistral 等），提供 API 接口用于运行、管理和部署模型，适用于代码生成、对话、数据分析等场景。
   • 支持跨平台（Windows、Linux、macOS）及多语言（Python、JavaScript 等）集成。

2. 使用方法

   • 安装 Ollama 后，通过命令行加载模型并启动服务；
   • 通过 HTTP API 调用模型进行推理，支持自定义参数（如温度、最大长度）；
   • 可集成到应用、插件（如 Obsidian、Discord、Telegram 等）或开发工具（如 VS Code、Qt Creator）。

3. 主要特性

   • 本地化部署：无需依赖云端，数据隐私更高；
   • 模型兼容性：支持 llama.cpp 等多种模型格式；
   • 社区生态：提供大量插件（如代码助手、聊天机器人）、扩展（如 KDE 控制面板）和部署方案（如 AWS 自动化部署）；
   • 可观察性工具：集成 Opik、Lunary 等平台，支持模型监控、调试和性能分析；
   • 安全增强：通过 Ollama Fortress 代理服务器实现访问控制与防护。

4. 支持后端

   • 依赖 llama.cpp 项目（由 Georgi Gerganov 开发），支持 GPU 加速推理。

5. 其他工具

   • 提供安全代理（Ollama Fortress）、本地 AI 助手（如 NativeMind）、开发插件（如 QodeAssist）及自动化部署方案（如 Terraform 模块）。