认识 Ollama 本地模型框架，并简单了解它的优势和不足，以及推荐了 5 款开源免费的 Ollama WebUI 客户端，以提高使用体验。
什么是 Ollama？
Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型，包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型，无需依赖网络连接。此外，Ollama 还提供跨平台的支持，包括 macOS、Windows、Linux 以及 Docker， 几乎覆盖了所有主流操作系统。详细信息请访问 [Ollama 官方开源社区]
Ollama 的使用
你可访问 [Ollama 官方网站] 下载 Ollama 运行框架，并利用命令行启动本地模型。以下以运行 llama2 模型为例：
ollama run llama2
基于您的计算机配置，各种模型可能呈现出不同的性能特征。
Ollama 的优势
Ollama 的模型运行在本地，以及用户产生的所有数据均存储在本地，因此可以不受审查，并且足够安全和私密，能够有效地满足数据隐私保护的需求。此外，对于在本地运行的应用程序而言，这种方式不仅可以提高效率，而且还能够消除对网络环境的依赖。
Ollama 的不足
尽管 Ollama 能够在本地部署模型服务，以供其他程序调用，但其原生的对话界面是在命令行中进行的，用户无法方便与 AI 模型进行交互，因此，通常推荐利用第三方的 WebUI 应用来使用 Ollama， 以获得更好的体验。
五款开源 Ollama GUI 客户端推荐
1. LobeChat
[Github 链接]
LobeChat 作为一款开源的 LLMs WebUI 框架，支持全球主流的大型语言模型，并提供精美的用户界面及卓越的用户体验。该框架支持通过本地 Docker 运行，亦可在 Vercel、Zeabur 等多个平台上进行部署。用户可通过配置本地 Ollama 接口地址，轻松实现 Ollama 以及其他本地模型的集成。查看 [在 LobeChat 中如何使用 Ollama]
推荐理由
除 Ollama 所有本地模型外，LobeChat 还支持几乎所有主流的大语言模型，包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Groq 等； 支持多模态 AI 能力； 提供了一个多样的 AI 助手市场，可以方便访问社区提供的各种 Prompt； 拥有独特的智能会话管理功能，轻松管理对话； 具备丰富的插件生态系统，能够利用 Function Call 实现诸如访问互联网等更多能力；2. Open WebUI
[Github 链接]
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
推荐理由
对本地模型均有很好的支持； 支持通过 RLHF 注释来对消息进行评级，以达到对本地模型微调的作用； 支持对话标记，轻松分类和定位特定聊天； 支持直接通过界面下载或删除模型； 可以通过@ 来指定不同的模型进行会话；
3. Enchanted
[Github 链接]
Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序，支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。
推荐理由
Apple 生态原生应用，支持 iOS 生态系统（macOS、iOS、Watch、Vision Pro）的所有设备； 界面简洁直观，开箱即用，Mac 粉丝的喜爱； 基于原生系统开发的应用程序，在性能方面有非常出色的表现；4. Chatbox
[Github 链接]
Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用，基于 Tauri 开发，简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。
推荐理由
跨平台的客户端应用，支持 Windows/MacOS/Linux/iOS/Android； 除了 Ollama 外还支持多种大语言模型； 本地应用无需部署，开箱即用5. NextJS Ollama LLM UI
[Github 链接]
NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限，但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观，非常适合追求简约风格的用户。
推荐理由
基于浏览器的全平台支持； 本地模型的核心功能均能较好支持； 界面美观，干净整洁，没有太多复杂的 UI，对于喜欢极简的用户来说是一种享受；[
如何学习AI大模型？
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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
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总结
**总结**：本文首先介绍了Ollama这一强大的本地大型语言模型（LLM）运行框架，强调了其无网络依赖、支持多种模型和跨平台的特性，适合希望在本地部署和使用LLMs的用户。接着，分析了Ollama的优势在于保护数据隐私和提高处理效率，但不足之处在于原生对话界面体验欠佳，因此推荐了五款开源免费的Ollama WebUI客户端来提升使用体验。
推荐的五款GUI客户端各具特色：
- **LobeChat**：支持几乎所有主流大模型，拥有丰富功能和插件生态系统。
- **Open WebUI**：可扩展性强，用户友好，支持模型微调和会话管理。
- **Enchanted**：专为Apple生态系统打造，简洁直观，性能优异。
- **Chatbox**：跨平台支持，简单易用，兼容多种模型。
- **NextJS Ollama LLM UI**：基于浏览器的全平台支持，界面美观，适合追求极简风格的用户。
最后，文章还分享了一套详尽的AI大模型学习资料和路线，从大模型系统设计、提示词工程到平台应用开发和垂直领域训练，涵盖前端、后端、产品设计、数据分析等多方面能力，旨在帮助读者掌握大模型技术，解决实际项目需求，提升编码能力和分析能力。资料以免费分享的形式提供给有需要的学习者。