03｜初体验：Ollama 本地大模型与多模态大模型

1. Ollama是一个本地可运行的大模型框架，采用模型量化技术降低大模型对显存的需求，使普通开发者可以方便地下载、安装和使用各种大模型。 2. Ollama提供命令行运行模式和接口API，支持用户定制自己的大模型，并提供Python代码调用大模型的接口，使用户可以在Ollama框架下编写自己的AI应用。 3. Ollama支持大模型微调，用户可以在现有模型基础上进行数据微调，以实现特定应用场景下的定制化需求。 4. 多模态大模型是指除了文本外，还支持其他输入输出格式，如图片、语音、视频等，OpenAI的GPT-4已经实现了大模型的多模态。 5. 模型量化技术通过调整模型参数的精度，降低了大模型对显存的需求，使得大模型可以在普通人的电脑上运行。 6. Ollama的接口API可以通过Python代码调用大模型的接口，从而实现自定义的AI应用。 7. Ollama支持大模型微调，用户可以根据特定的应用场景对现有模型进行微调，以满足定制化的需求。 8. 多模态大模型的实现并不完全不同于语言大模型，OpenAI的GPT-4已经实现了大模型的多模态，包括图片大模型DALL-E 3，TTS语音模型和视频大模型。 9. Ollama提供了多平台支持，包括MacOS，Linux和Windows，用户可以根据自己的环境选择合适的平台进行安装和使用。 10. Ollama的模型量化技术通过调整模型参数的精度，降低了大模型对显存的需求，使得大模型可以在普通人的电脑上运行。