Ollama 中最流行的命令有哪些？

Ollama 中最常用的命令有：ollama list、ollama pull、ollama rm 和 ollama run

Ollama 快速参考指南

编译了一些以备将来使用……

以下是目前最有用的 Ollama 命令列表和示例（[Ollama 命令速查表](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “ollama 命令速查表)"），我之前整理过一些。
希望它对你有用（对你有用）。

ollama 命令速查表

此 Ollama 命令速查表专注于 CLI 命令、模型管理和自定义设置。

选项 1：从网站下载
- 访问 ollama.com 并下载适用于你操作系统的安装程序（Mac、Linux 或 Windows）。
选项 2：通过命令行安装
- 对于 Mac 和 Linux 用户，使用以下命令：
```
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
- 按照屏幕上的提示操作，如果需要输入密码，请输入[3]。

下载模型：
```
ollama pull mistral-nemo:12b-instruct-2407-q6_K
```
此命令将指定模型（例如 Gemma 2B）下载到你的系统中。
运行模型：
```
ollama run qwen2.5:32b-instruct-q3_K_S
```
此命令启动指定模型并打开交互式 REPL 以进行交互。
列出模型：
```
ollama list
```
此命令列出所有已下载到你系统的模型。
停止模型：
```
ollama stop llama3.1:8b-instruct-q8_0
```
此命令停止指定的正在运行的模型。

设置系统提示： 在 Ollama 的 REPL 中，你可以设置一个系统提示以自定义模型的行为：
```
>>> /set system 对所有问题的回答尽量使用通俗易懂的英文，避免使用技术术语
>>> /save ipe
>>> /bye
```
然后运行自定义模型：
```
ollama run ipe
```
这设置了系统提示并保存模型以供以后使用。
创建自定义模型文件： 创建一个文本文件（例如 custom_model.txt），结构如下：
```
FROM llama3.1
SYSTEM [在此处输入你的自定义指令]
```
然后运行：
```
ollama create mymodel -f custom_model.txt
ollama run mymodel
```
这将根据文件中的指令创建一个自定义模型[3]。

从文件中总结文本：

ollama run llama3.2 "Summarize the content of this file in 50 words." < input.txt

此命令使用指定模型总结 input.txt 的内容。

将模型响应记录到文件中：
```
ollama run llama3.2 "Tell me about renewable energy." > output.txt
```
此命令将模型的响应保存到 output.txt 中。

文本生成：

总结大文本文件：

ollama run llama3.2 "Summarize the following text:" < long-document.txt

生成内容：

ollama run llama3.2 "Write a short article on the benefits of using AI in healthcare." > article.txt

回答特定问题：

ollama run llama3.2 "What are the latest trends in AI, and how will they affect healthcare?"

数据处理与分析：
- 将文本分类为积极、消极或中性情感：
```
ollama run llama3.2 "Analyze the sentiment of this customer review: 'The product is fantastic, but delivery was slow.'"
```
- 将文本分类到预定义类别中：使用类似的命令根据预定义的标准对文本进行分类或归类。

使用 Python 生成文本：

import ollama

response = ollama.generate(model='gemma:2b', prompt='what is a qubit?')
print(response['response'])

此代码片段使用指定模型和提示生成文本。