首先这不是什么教程，只是一个自己的一个简单笔记，截图比较多，有的地方可能漏掉了细节，后面可以提问留言，关于模型下载，我准备了几个我下载好的模型，如果你网络有问题，连接不上，可以下载这个用于演示。希望以下文字能帮助到你，记得关注，点赞，转发，点在看。

1.安装OLLama

到ollama的主页 https://ollama.com 点击 『Download』到下载页面，

点击『**Download for Windows(Preview)**』进行下载，大约170M左右。下载好，直接下一步安装完成。安装好后，大概是：

安装完成后，ollama在后台运行，右下角有一个图标，没有其他东西，也没有安装任何模型，只有安装了某一个模型可以使用，常见的模型有ollama，ollama2，谷歌的gemma，通义千问qwen。默认情况下，ollama已加入系统路径，在命令行就可以调用ollama，可以在命令行运行服务，下载模型，查看版本，查看模型等。

ollama --version #查看ollama版本
ollama server #开启服务
ollama list #列出当前的模型
ollama run gemma:7b #运行gemma 7b模型，如果没有本地模型，直接拉模型到本地

模型支持情况：

2.安装gemma模型

Gemma 是一组轻量级生成式人工智能 (AI) 开放模型。Gemma 模型可以在应用以及硬件、移动设备或托管服务上运行。您还可以使用调优技术自定义这些模型，使其善于执行您和您用户的重要任务。Gemma 模型基于 Gemini 模型，旨在供 AI 开发社区进行扩展和改进。您可以使用 Gemma 模型生成文本。您还可以对它们调优，以提高其在特定任务中的性能。经过调优的 Gemma 模型可帮助您提高生成式 AI 解决方案的针对性和效率。

在ollama官网，点右侧的『Models』

选择『gemma』

选择『Tags』

这里是OLLama支持gemma的模型，选择7b ，复制旁边的ollama run gemma:7b。

到OLLama的安装目录。运行上面复制代码，进行模型的下载的安装，这个模型大概5g多，看自己的网速。命令行输入ollama run gemma:7b。这就完成了OLLama的gemma模型7b的安装。

3.gemma模型测试

跑个测试看一下效果，在这个界面提一个问题，看看他生成的结果。

ollama run gemma:7b

如何学习好英语，看电影美剧有帮助吗？

学习英语，看电影美剧可以帮助提高英语水平，但不是唯一方法。以下方法可以帮助你学习英语：

1. 听英语广播和 podcast：

• 听英语广播和 podcast可以帮助你提高听说能力，并帮助你学习新的词汇和语法。

2. 看英语电影和电视节目：

• 看英语电影和电视节目可以帮助你提高你的词汇和语法能力，以及你的听力和语速能力。
• 在看电影和电视节目时，可以先看字幕，然后慢慢去掉字幕。

3. 阅读英语书籍和文章：

• 阅读英语书籍和文章可以帮助你提高你的词汇和语法能力，以及你的阅读速度和理解能力。
• 可以从简单的书籍和文章开始，逐渐增加难度。

4. 和英语母语人交谈：

• 和英语母语人交谈可以帮助你提高你的口语能力，以及你的语法和词汇能力。
• 你可以找到很多在线或当地的英语学习交谈平台。

其他方法：

• 使用英语学习应用和网站
• 寻找英语学习资源，例如在线课程、视频和文章
• 在你的日常活动中使用英语，例如与朋友交谈、阅读新闻和博客、在网上购物等
• 设定目标，并坚持完成它们

看电影美剧是否有效？

看电影美剧可以帮助提高英语水平，但不是唯一方法。电影中使用的语言可能与实际生活中的语言略有不同，但可以帮助你学习新的词汇和 语法，以及提高你的听力和语速能力。

注意事项：

• 不应该依赖电影和电视节目来学习英语，应该结合其他方法。
• 在看电影和电视节目时，应该集中注意力，并记录新的词汇和语法。
• 不应该依赖字幕，应该尝试听英文 without subtitles。
• 在学习英语时，应该坚持练习，不要害怕犯错。

结果看着还可以吧，还支持中文，这个非常不错。有时也非常不靠谱。

7b模型至少要N卡8g显存，我的是8g显卡，提问时，基本跑满8g。如果显卡不行，选个体积小点的模型。另外也有人说需要的是内存，不是显存，我也没太搞明白，大家自己再研究研究。

4.安装pinokio

安装这个pinokio，主要是为了有web界面，正常的途径是在docker环境下安装，docker也有学习成本，可能还涉及到一些命令。通过pinokio来安装Open WebUI，来实现ollama的web界面管理。到官网下载 pinokio，点『Download』，选windos版。

下载解压缩。可以访问网络。默认安装位置。点visit discover page

在下面找到Open WebUI，这个就是ollama的web端。点进去。

点下载。开始安装前要先安装python环境，git等。

分别安装以上这几项，最后安装Open WebUI。点击进入这个项目。点下面的install，到github下载Open WebUI的项目，进行安装。

点start开启，服务运行起来后，访问本地的127.0.0.1:8000

注册一个帐号，这是一个本地的帐号，不是远端的。随便写。进入之后，模型这选gemma 7b，现在就可以像ChatGPT一样提问聊天了。

web端还可以上传pdf文件，进行分析，这里没有做演示。自己可去探索。

llava多模太模型

这个是安装多模态模型，没研究明白，这个直接跳过，我不想删除这段记录。

下载模型 ollama run llava:7b

5.模型目录转到其他目录

默认情况下，模型是安装到本地，用户名下一个.ollama下，一般模型都是几个g到十几个g，非常占用空间，可以设置参数，改变存储位置。设置环境变量，重新开启服务，把原来的模型转移过来。

重新运行，新下载的模型就存到h盘了，经过上面的设置，之前安装的模型是找不到的，需要重新下载，或者整体平稳过去。

6.注意事项

1. 运行图形界面的web版时，后端的ollama服务一定要开，否则不能正常运行。
2. 平移模型，再次运行时，可能会慢一些。
3. 下载模型时，可能和本地网络有很大关系，如果网络不好，可能不能正常下载模型，我可以把gemma 7b的模型打包，分享网盘，自己到本地解压缩。
4. 安装Open WebUI需要访问github，也可能存在网络问题。
5. 一定要有N卡，显存至少4g以上，否则就不要试了。这个需要进一步验证。