Ollama 实战手册
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30 章 · 从入门到部署
01
Ollama初识
核心优势
对比OpenAI
适用场景
02
环境准备
OS选择
GPU/CUDA
Docker
03
Ollama安装
Linux
Windows
macOS
04
Ollama基础命令
pull/run
list/rm
serve
05
模型管理
主流模型
量化标签
导入导出
06
模型运行与交互
对话模式
参数调节
上下文
07
Ollama API详解
RESTful
generate/chat
embeddings
08
API调用实战 (Python)
requests
流式输出
异步
09
API调用实战 (JavaScript)
fetch
Node.js
CORS
10
Ollama配置优化
存储路径
并发/GPU
内存限制
11
自定义模型 (Modelfile)
FROM
PARAMETER
TEMPLATE
12
Modelfile实战
聊天机器人
人格调整
领域知识
13
Ollama与LangChain集成
OllamaLLM
Chain/Agent
Memory
14
Ollama与LlamaIndex集成
文档索引
向量存储
RAG
15
Ollama与Dify集成
模型提供商
工作流
知识库
16
Ollama与Open WebUI
用户管理
对话/插件
主题
17
Ollama与Continue (IDE)
代码补全
解释/重构
插件配置
18
Ollama性能调优
量化
批处理/线程
混合推理
19
Ollama监控与日志
Prometheus
Grafana
排错
20
Ollama安全加固
API Key
HTTPS
访问控制
21
Ollama高可用部署
多节点
负载均衡
故障转移
22
Ollama与Docker Compose
docker-compose
数据持久化
网络
23
Ollama与Kubernetes
Deployment
Service
Ingress
24
Ollama模型微调基础
LoRA/QLoRA
数据集
Unsloth
25
Ollama模型微调实战
Unsloth
导出量化
部署
26
Ollama多模态模型
LLaVA
图像/视频
API调用
27
嵌入与向量搜索
嵌入模型
向量数据库
语义搜索
28
企业级应用案例
智能客服
知识库
代码审查
29
常见问题与排错
下载失败
GPU/内存
响应慢
30
Ollama未来展望
路线图
边缘计算
AI民主化