认识 Ollama 本地模型框架，并简单了解它的优势和不足，以及推荐了 5 款开源免费的 Ollama WebUI 客户端，以提高使用体验。
什么是 Ollama？
Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型，包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型，无需依赖网络连接。此外，Ollama 还提供跨平台的支持，包括 macOS、Windows、Linux 以及 Docker， 几乎覆盖了所有主流操作系统。详细信息请访问 [Ollama 官方开源社区]
Ollama 的使用
你可访问 [Ollama 官方网站] 下载 Ollama 运行框架，并利用命令行启动本地模型。以下以运行 llama2 模型为例：
ollama run llama2
基于您的计算机配置，各种模型可能呈现出不同的性能特征。
Ollama 的优势
Ollama 的模型运行在本地，以及用户产生的所有数据均存储在本地，因此可以不受审查，并且足够安全和私密，能够有效地满足数据隐私保护的需求。此外，对于在本地运行的应用程序而言，这种方式不仅可以提高效率，而且还能够消除对网络环境的依赖。
Ollama 的不足
尽管 Ollama 能够在本地部署模型服务，以供其他程序调用，但其原生的对话界面是在命令行中进行的，用户无法方便与 AI 模型进行交互，因此，通常推荐利用第三方的 WebUI 应用来使用 Ollama， 以获得更好的体验。
五款开源 Ollama GUI 客户端推荐
1. LobeChat
[Github 链接]
LobeChat 作为一款开源的 LLMs WebUI 框架，支持全球主流的大型语言模型，并提供精美的用户界面及卓越的用户体验。该框架支持通过本地 Docker 运行，亦可在 Vercel、Zeabur 等多个平台上进行部署。用户可通过配置本地 Ollama 接口地址，轻松实现 Ollama 以及其他本地模型的集成。查看 [在 LobeChat 中如何使用 Ollama]
推荐理由
- 除 Ollama 所有本地模型外，LobeChat 还支持几乎所有主流的大语言模型，包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Groq 等；
- 支持多模态 AI 能力；
- 提供了一个多样的 AI 助手市场，可以方便访问社区提供的各种 Prompt；
- 拥有独特的智能会话管理功能，轻松管理对话；
- 具备丰富的插件生态系统，能够利用 Function Call 实现诸如访问互联网等更多能力；
2. Open WebUI
[Github 链接]
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
推荐理由
- 对本地模型均有很好的支持；
- 支持通过 RLHF 注释来对消息进行评级，以达到对本地模型微调的作用；
- 支持对话标记，轻松分类和定位特定聊天；
- 支持直接通过界面下载或删除模型；
- 可以通过
@来指定不同的模型进行会话；
3. Enchanted
[Github 链接]
Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序，支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。
推荐理由
- Apple 生态原生应用，支持 iOS 生态系统（macOS、iOS、Watch、Vision Pro）的所有设备；
- 界面简洁直观，开箱即用，Mac 粉丝的喜爱；
- 基于原生系统开发的应用程序，在性能方面有非常出色的表现；
4. Chatbox
[Github 链接]
Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用，基于 Tauri 开发，简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。
推荐理由
- 跨平台的客户端应用，支持 Windows/MacOS/Linux/iOS/Android；
- 除了 Ollama 外还支持多种大语言模型；
- 本地应用无需部署，开箱即用
5. NextJS Ollama LLM UI
[Github 链接]
NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限，但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观，非常适合追求简约风格的用户。
推荐理由
- 基于浏览器的全平台支持；
- 本地模型的核心功能均能较好支持；
- 界面美观，干净整洁，没有太多复杂的 UI，对于喜欢极简的用户来说是一种享受；
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