ollama 支持的模型

Ollama 是一个开源的深度学习库，它主要支持使用 PyTorch 进行模型的构建和训练。PyTorch 提供了丰富的张量计算功能和动态计算图，这使得开发者可以方便地构建和实验各种神经网络架构，包括但不限于：

- 卷积神经网络 (CNN)：用于图像识别、计算机视觉任务。
- 循环神经网络 (RNN) 和长短时记忆网络 (LSTM)：处理序列数据，如自然语言处理中的文本生成。
- 自注意力机制 (Transformer)：在自然语言处理中常用于机器翻译和文本理解。
- GAN (生成对抗网络)：用于生成新的样本，如图像或音乐。
- 强化学习模型：如 Q-learning 或 A3C 等。

Ollama 作为基于 PyTorch 的工具集，可能还包括对预训练模型的支持，如 torchvision 中的常用模型，或者像 BERT、GPT-系列这样的预训练语言模型。你可以通过 Ollama 的接口轻松加载和微调这些模型。

相关问题

html页面如何对接调用本地ollama大模型对话

HTML页面通常不直接支持对接OpenAI的Ollama大模型，因为HTML是一种标记语言，用于创建网页结构，而不是编写后台服务或API调用。然而，你可以通过JavaScript或其他前端技术来实现这个功能：

1. **服务器端处理**: 首先，你需要在后端设置一个API，例如使用Node.js、Python或Java，利用OpenAI的SDK调用Ollama模型。

2. **AJAX请求**: HTML页面通过发送Ajax异步请求到这个后端API，将用户的输入作为参数传递。

3. **JSON响应**: 后端API返回处理后的结果，通常是包含模型回复的JSON数据。

4. **前端展示**: JavaScript解析这个JSON，并动态更新HTML页面上的相应区域，显示模型的回应给用户。

举个简单的例子，在前端，你可以这样做：

function sendQuery(query) {
    fetch('/api/chat', { method: 'POST', body: JSON.stringify({ userQuery: query }) })
        .then(response => response.json())
        .then(data => displayResponse(data.modelReply));
}

// ...在HTML中绑定事件来触发sendQuery函数

记得要在实际应用中替换`'/api/chat'`为你部署的实际API路径。

ollama模型量化

### Ollama 模型量化方法及教程

#### 工具准备
为了实现从 `safetensors` 到 Ollama 的模型转换与量化，需先安装必要的工具包。通常情况下，这涉及到 Python 环境以及特定库的支持。

对于环境配置而言，在本地环境中设置虚拟环境并激活之后，通过 pip 安装所需依赖项是一个常见做法：

pip install torch transformers safetensors ollama-toolkit

上述命令会下载 PyTorch、Hugging Face Transformers 库以及其他支持文件[^1]。

#### 转化过程概述
在完成前期准备工作后，可以利用脚本将原始 `.safetensors` 文件转化为适用于 Ollama 平台的格式。此过程中涉及读取源模型参数，并按照目标平台的要求调整这些参数以便于后续操作。

具体来说，就是编写一段Python代码来加载预训练好的 transformer 模型权重，并将其保存成新的二进制形式供 Ollama 使用。这里给出一个简单的例子说明如何执行这一任务:

from safetensors import safe_open
import torch
from pathlib import Path

def convert_safetensor_to_ollama(input_path, output_dir):
    with safe_open(Path(input_path), framework="pt") as f:
        metadata = {k: v for k, v in f.metadata().items()}
        
        tensors = {}
        for key in f.keys():
            tensor = f.get_tensor(key)
            tensors[key] = tensor
            
        model_name = "converted_model"
        save_path = Path(output_dir) / (model_name + ".bin")
        torch.save(tensors, str(save_path))
    
if __name__ == "__main__":
    input_file = "./path/to/your/model.safetensors"
    out_directory = "./output/directory/"
    convert_safetensor_to_ollama(input_file, out_directory)

这段程序展示了怎样打开 .safetensors 文件并将其中的内容转存为 PyTorch 可识别的形式。

#### 实施量化策略
当已经成功完成了初步的数据迁移工作，则可进一步考虑实施量化措施以减少存储空间占用和提高推理效率。常见的量化技术包括但不限于整数量化(int8 quantization)，混合精度(half precision floating point FP16)等方案。

针对 Ollama 特定情况下的优化建议如下：
- **选择合适的量化级别**：依据实际应用场景需求决定采用何种程度上的数值压缩方式；
- **评估性能影响**：对比不同量化选项下模型预测准确性变化趋势；
- **测试部署效果**：确保经过处理后的版本能够在预期硬件上正常运行且满足业务指标要求；

最后一步则是验证新构建出来的量化版模型能否被正确解析并投入使用。此时可以借助之前提到过的命令行指令来进行检查：

ollama show converted_model --modelfile

这条语句能够帮助确认最终产物是否符合期望中的结构特征。