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import { Callout, Steps, Tabs } from 'nextra/components';
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# 在 LobeChat 中使用 Ollama
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<Image
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alt={'在 LobeChat 中使用 Ollama'}
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src={'https://github.com/lobehub/lobe-chat/assets/28616219/a2a091b8-ac45-4679-b5e0-21d711e17fef'}
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cover
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/>
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Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型（LLM）的框架，支持多种语言模型，包括 Llama 2, Mistral 等。现在，LobeChat 已经支持与 Ollama 的集成，这意味着你可以在 LobeChat 中轻松使用 Ollama 提供的语言模型来增强你的应用。
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本文档将指导你如何在 LobeChat 中使用 Ollama：
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<Steps>
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### 本地安装 Ollama
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首先，你需要安装 Ollama，Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux 系统。 根据你的操作系统，选择以下安装方式之一：
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<Tabs items={['macOS', 'Linux','Windows (预览版)','Docker']}>
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<Tabs.Tab>[下载 Ollama for macOS](https://ollama.com/download) 并解压。</Tabs.Tab>
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<Tabs.Tab>
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通过以下命令安装：
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```bash
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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```
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或者，你也可以参考 [Linux 手动安装指南](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md)。
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</Tabs.Tab>
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<Tabs.Tab>[下载 Ollama for Windows](https://ollama.com/download) 并安装。</Tabs.Tab>
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<Tabs.Tab>
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如果你更倾向于使用 Docker，Ollama 也提供了官方 Docker 镜像，你可以通过以下命令拉取：
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```bash
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docker pull ollama/ollama
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```
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</Tabs.Tab>
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</Tabs>
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### 用 Ollama 拉取模型到本地
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在安装完成 Ollama 后，你可以通过以下命安装模型，以 llama2 为例：
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```bash
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ollama pull llama2
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```
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Ollama 支持多种模型，你可以在 [Ollama Library](https://ollama.com/library) 中查看可用的模型列表，并根据需求选择合适的模型。
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</Steps>
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接下来，你就可以使用 LobeChat 与本地 LLM 对话了。
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<Video
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width={832}
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height={468}
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src="https://github.com/lobehub/lobe-chat/assets/28616219/95828c11-0ae5-4dfa-84ed-854124e927a6"
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/>
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<Callout type={'info'}>
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你可以前往 [与 Ollama 集成](/zh/self-hosting/examples/ollama) 了解如何部署 LobeChat ，以满足与
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Ollama 的集成需求。
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</Callout>
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## 自定义配置
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你可以在 `设置` -> `语言模型` 中找到 Ollama 的配置选项，你可以在这里配置 Ollama 的代理、模型名称等。
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<Image
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alt={'Ollama 服务商设置'}
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src={'https://github.com/lobehub/lobe-chat/assets/28616219/da0db930-78ce-4262-b648-2b9e43c565c3'}
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width={832}
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height={274}
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/>
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