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feat: Update Ollama package

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wanghe-fit2cloud
2025-02-26 19:02:13 +08:00
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commit db67270600
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ollama/README.md
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@@ -1,37 +1,17 @@
# ollama # Ollama
**Ollama** 是一个开源的大型语言模型服务，提供了类似 OpenAI 的 API 接口和聊天界面，可以非常方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用。支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型。 **Ollama** 是一个开源的大型语言模型服务，提供了类似 OpenAI 的 API 接口和聊天界面，可以非常方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用。支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型。
## 快速开始 ## 快速开始
> 进入 `容器` 列表，找到 Ollama 容器，点击进入终端运行并与 [Llama 2](https://ollama.com/library/llama2) 聊天： > 进入 `容器` 列表，找到 Ollama 容器，点击进入终端运行并与 [DeepSeek R1](https://ollama.com/library/deepseek-r1) 聊天：
``` ```
ollama run llama2 ollama run deepseek-r1:1.5b
``` ```
## 模型库 ## 模型库
Ollama 支持 [ollama.com/library](https://ollama.com/library) 上提供的一系列模型 Ollama 支持 [ollama.com/library](https://ollama.com/library) 上提供的一系列模型
以下是一些可以下载的示例模型：
| Model | Parameters | Size | Download |
| ------------------ | ---------- | ----- | ------------------------------ |
| Llama 2 | 7B | 3.8GB | `ollama run llama2` |
| Mistral | 7B | 4.1GB | `ollama run mistral` |
| Dolphin Phi | 2.7B | 1.6GB | `ollama run dolphin-phi` |
| Phi-2 | 2.7B | 1.7GB | `ollama run phi` |
| Neural Chat | 7B | 4.1GB | `ollama run neural-chat` |
| Starling | 7B | 4.1GB | `ollama run starling-lm` |
| Code Llama | 7B | 3.8GB | `ollama run codellama` |
| Llama 2 Uncensored | 7B | 3.8GB | `ollama run llama2-uncensored` |
| Llama 2 13B | 13B | 7.3GB | `ollama run llama2:13b` |
| Llama 2 70B | 70B | 39GB | `ollama run llama2:70b` |
| Orca Mini | 3B | 1.9GB | `ollama run orca-mini` |
| Vicuna | 7B | 3.8GB | `ollama run vicuna` |
| LLaVA | 7B | 4.5GB | `ollama run llava` |
| Gemma | 2B | 1.4GB | `ollama run gemma:2b` |
| Gemma | 7B | 4.8GB | `ollama run gemma:7b` |
> 注意：您应该至少有 8 GB 可用 RAM 来运行 7B 型号，16 GB 来运行 13B 型号，32 GB 来运行 33B 型号。 > 注意：您应该至少有 8 GB 可用 RAM 来运行 7B 型号，16 GB 来运行 13B 型号，32 GB 来运行 33B 型号。

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ollama/README_en.md
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## Quick Start ## Quick Start
> Access the `Containers` list, find the Ollama container, and open the terminal to chat with [Llama 2](https://ollama.com/library/llama2): > Access the `Containers` list, find the Ollama container, and open the terminal to chat with [DeepSeek R1](https://ollama.com/library/deepseek-r1):
``` ```
ollama run llama2 ollama run deepseek-r1:1.5b
``` ```
## Model Library ## Model Library
Ollama supports a variety of models available at [ollama.com/library](https://ollama.com/library). Ollama supports a variety of models available at [ollama.com/library](https://ollama.com/library).
Below are some example models available for download:
| Model | Parameters | Size | Download |
| ------------------ | ---------- | ----- | ------------------------------ |
| Llama 2 | 7B | 3.8GB | `ollama run llama2` |
| Mistral | 7B | 4.1GB | `ollama run mistral` |
| Dolphin Phi | 2.7B | 1.6GB | `ollama run dolphin-phi` |
| Phi-2 | 2.7B | 1.7GB | `ollama run phi` |
| Neural Chat | 7B | 4.1GB | `ollama run neural-chat` |
| Starling | 7B | 4.1GB | `ollama run starling-lm` |
| Code Llama | 7B | 3.8GB | `ollama run codellama` |
| Llama 2 Uncensored | 7B | 3.8GB | `ollama run llama2-uncensored` |
| Llama 2 13B | 13B | 7.3GB | `ollama run llama2:13b` |
| Llama 2 70B | 70B | 39GB | `ollama run llama2:70b` |
| Orca Mini | 3B | 1.9GB | `ollama run orca-mini` |
| Vicuna | 7B | 3.8GB | `ollama run vicuna` |
| LLaVA | 7B | 4.5GB | `ollama run llava` |
| Gemma | 2B | 1.4GB | `ollama run gemma:2b` |
| Gemma | 7B | 4.8GB | `ollama run gemma:7b` |
> **Note**: You should have at least 8 GB of available RAM to run 7B models, 16 GB for 13B models, and 32 GB for 33B models. > **Note**: You should have at least 8 GB of available RAM to run 7B models, 16 GB for 13B models, and 32 GB for 33B models.

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ollama/data.yml
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@@ -1,24 +1,24 @@
name: Ollama name: Ollama
tags: tags:
- AI / 大模型 - AI / 大模型
title: 本地运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型 title: 启动并运行 DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 及其他大型语言模型
description: 本地运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型 description: 启动并运行 DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 及其他大型语言模型
additionalProperties: additionalProperties:
key: ollama key: ollama
name: Ollama name: Ollama
tags: tags:
- AI - AI
shortDescZh: 本地运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型 shortDescZh: 启动并运行 DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 及其他大型语言模型
shortDescEn: Locally run Llama 2, Mistral, Gemma, and other large language models shortDescEn: Get up and running with DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 and other large language models
description: description:
en: Locally run Llama 2, Mistral, Gemma, and other large language models en: Get up and running with DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 and other large language models
ja: Llama 2、Mistral、Gemma、その他の大規模言語モデルをローカルで実行 ja: DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 などの大規模言語モデルを起動して実行
ms: Jalankan Llama 2, Mistral, Gemma, dan model bahasa besar lain secara tempatan ms: Mulakan dan jalankan DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 dan model bahasa besar lain
pt-br: Execute localmente o Llama 2, Mistral, Gemma e outros modelos de linguagem de grande porte pt-br: Inicie e execute DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 e outros modelos de linguagem grandes
ru: Локально запускайте Llama 2, Mistral, Gemma и другие крупные языковые модели ru: Запустите и выполните DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 и другие крупные языковые модели
ko: Llama 2, Mistral, Gemma 및 기타 대형 언어 모델을 로컬에서 실행 ko: DeepSeek-R1, Llama 3.3, qwen2.5 및 기타 대형 언어 모델을 시작하고 실행
zh-hant: 本地運行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型語言模型 zh-hant: 啟動並運行 DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 及其他大型語言模型
zh: 本地运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型 zh: 启动并运行 DeepSeek-R1、Llama 3.3、qwen2.5 及其他大型语言模型
type: tool type: tool
crossVersionUpdate: true crossVersionUpdate: true
limit: 1 limit: 1