初始ollama

简介: Ollama 按需加载模型,不持续运行,闲置时自动卸载,节省内存。模型响应请求时驻留内存,保留时间由 OLLAMA_KEEP_ALIVE 控制。类似 Docker 部署方式,但无单模型启停命令,默认时间内自动停止。可间接通过停止服务或配置多端口实现管理。

Ollama 模型运行机制

  1. 按需加载:Ollama 不会持续运行所有已下载的模型,而是按需加载
  2. 自动卸载:当模型闲置一段时间(默认 5 分钟)后,Ollama 会自动从内存中卸载
  3. 内存管理:模型仅在响应请求时驻留内存,请求结束后保留在内存中的时间由 OLLAMA_KEEP_ALIVE 控制

ollama与docker类似之处,都相当于在上面进行部署

比如docker 可以进行images部署运行,启停等等操作

ollama可以进行大模型部署(按需),没有提供单个大模型的启停命令

但是会在默认的限制时间内,自动停止运行(自动卸载)(最优解)

间接解决方案:

1.直接停止ollama服务,再重新开启需要运行的大模型(最有效)

2.创建多个ollama(端口不同),一个大模型一个ollama即可(繁琐)

3.直接rm操作(但是这是删除操作,本质上还在运行,并且停止后,如果要再运行需重新下载)(无法实现,常犯问题

相关文章
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 应用服务中间件
阿里云一键部署Clawdbot (Moltbot)详细教程,轻松打造个人AI助手
近期,GitHub上的开源项目Moltbot(原Clawdbot)迅速走红,上线后很快收获7.6万+Star,不少海外开发者甚至专门抢购Mac mini用于本地部署。这款AI智能体之所以备受关注,是因为它不只是简单的聊天工具,而是真正能“干活”的助手——可以像与同事沟通一样下达自然语言指令,比如“整理上周会议纪要”“查询用户反馈”“编写Python脚本”等,不仅能理解上下文、记住历史交互,还能调用工具自动执行任务。
585 4
|
7月前
|
人工智能 缓存 数据可视化
手把手玩转本地大模型:Ollama+DeepSeek+Dify 零门槛全流程指南
本文提供从零搭建本地AI工作站的完整指南,详解本地化部署大模型的核心优势(数据隐私/离线可用/成本可控),涵盖Ollama安装、DeepSeek-Coder模型部署、Dify可视化操作及API调用实战,助你打造安全高效的私有AI开发环境。
|
6月前
|
前端开发 Java API
2025 年 Java 全栈从环境搭建到项目上线实操全流程指南:Java 全栈最新实操指南(2025 版)
本指南涵盖2025年Java全栈开发核心技术,从JDK 21环境搭建、Spring Boot 3.3实战、React前端集成到Docker容器化部署,结合最新特性与实操流程,助力构建高效企业级应用。
1870 1
|
6月前
|
云安全 人工智能 安全
Ollama漏洞引发的“血案”—自建LLM的安全思考
「云安全技术观察」聚焦云计算时代安全技术前沿与实践,涵盖AI大模型风险、云原生安全体系建设及攻防对抗等内容,提供落地技术参考与前瞻性洞察。
716 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI+基因数据:健康诊断的“未来体检报告”来了
AI+基因数据:健康诊断的“未来体检报告”来了
210 6
|
7月前
|
数据采集 数据可视化 JavaScript
用 通义灵码和 PyQt5 爬虫智能体轻松爬取掘金,自动化采集技术文章和数据
本文介绍了如何利用智能开发工具通义灵码和Python的PyQt5框架,构建一个自动化爬取掘金网站技术文章和数据的智能爬虫系统。通过通义灵码提高代码编写效率,使用PyQt5创建可视化界面,实现对爬虫任务的动态控制与管理。同时,还讲解了应对反爬机制、动态内容加载及数据清洗等关键技术点,帮助开发者高效获取并处理网络信息。
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 监控
【惊喜】25.5k star 被公认为最省时的后台模板:ngx‑admin 深度解析!
小华同学专注分享高效工作与前沿AI工具,每日精选开源技术与实战技巧,助你节省50%时间,快速提升效率。订阅用户已超10万+,覆盖多种技术领域,免费获取升级秘籍!
182 0
|
4月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Playwright MCP 浏览器自动化框架全面解析
Playwright MCP是微软推出的开源项目,结合Playwright与MCP协议,让AI通过结构化数据直接操作浏览器。告别传统视觉识别,实现高效、精准的网页自动化,广泛应用于测试、爬虫、办公自动化等场景,大幅提升效率与可靠性。
|
监控 数据可视化 关系型数据库
Dify: 一款宝藏大模型开发平台: 部署及基础使用
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使非技术人员也能参与 AI 应用的定义和数据运营。计算巢提供了 Dify 的快速部署解决方案,包括单机版和高可用版,支持通过 Docker Compose 和阿里云 ACK 部署,适用于开发测试和生产环境。用户可以通过配置 API、WebApp 脚手架等轻松集成 Dify 到业务中,极大简化了大语言模型应用的开发流程。
6691 22
Dify: 一款宝藏大模型开发平台:  部署及基础使用