1. 为什么选择 Ollama 部署本地大模型
最近两年大模型技术发展迅猛，但很多开发者面临一个现实问题：公有云 API 调用不仅费用高昂，还存在数据隐私风险。Ollama 的出现完美解决了这个痛点，它就像是你本地的模型管家，可以一键部署各种开源大模型。在实际开发智能客服系统时，该方案既避免了敏感客户数据外泄，又省下了大笔 API 调用费用。
与传统方案相比，Ollama 有三大优势：首先是安装简单，用 Docker 一条命令就能跑起来；其次是模型丰富，支持 Llama、Mistral 等主流开源模型；最重要的是API 标准化，完全兼容 OpenAI 的接口规范。实测在 16GB 内存的 MacBook Pro 上运行 7B 参数的模型，响应速度可以控制在 2 秒以内，完全能满足大多数应用场景。
2. 五分钟快速搭建 Ollama 环境
2.1 准备工作
在开始之前，我们需要准备两个基础组件：Docker 和 Python 环境。建议 Docker Desktop 使用 WSL2 后端（Windows 用户），性能比传统虚拟机模式提升 30% 以上。安装完成后，记得执行以下命令验证版本：
docker --version # 应该输出类似：Docker version 24.0.7
Python 环境推荐 3.8+ 版本，太老的版本可能会遇到依赖冲突。习惯用 miniconda 创建独立环境：
conda create -n ollama python=3.10 && conda activate ollama && pip install requests python-dotenv
2.2 启动 Ollama 服务
部署 Ollama 流程十分简洁，这条命令背后其实做了三件事：下载最新镜像、创建容器、映射 API 端口：
